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Estudo operacional do terminal de contêineres de Vila Velha – ES, utilizando simulação e recursos de otimização

Daniel Seda Vieira

Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil (Transportes)

Mestrado em Engenharia Civil (Transportes) Universidade Federal do Espírito Santo

Vitória, Fevereiro de 2005

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

Estudo operacional do terminal de contêineres de Vila Velha – ES, utilizando simulação e recursos de

otimização

Daniel Seda Vieira

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do

Centro Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo, como requisito parcial

para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil.

Aprovada em 21/02/2005 por:

__________________________________________________

Prof. Gregório Coelho de Morais Neto.

UFES (Orientador)

__________________________________________________

Profª. Marta Monteiro da Costa Cruz.

UFES (Co-Orientadora)

__________________________________________________

Profª Eliana Zandonade.

UFES (Examinador Interno)

__________________________________________________

Prof Luiz Antonio Silveira Lopes.

IME (Examinador Externo)

ii

Dados Internacionais de Catalogação-na-publicação (CIP)

(Biblioteca Central da Universidade Federal do Espírito Santo, ES, Brasil)

Vieira, Daniel Seda, 1977-

V658e Estudo operacional do terminal de contêineres de Vila Velha, ES,

utilizando simulação e recursos de otimização / Daniel Seda Vieira. –

2005.

152 f. : il.

Orientador: Gregório Coelho de Morais Neto.

Co-Orientadora: Marta Monteiro da Costa Cruz.

Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Espírito Santo,

Centro Tecnológico.

1. Terminais (Tranportes) - Vila Velha (ES). 2. Métodos de

simulação. 3. Transporte marítimo. 4. Pesquisa operacional. 5. Teoria das

filas. 6. Transporte por containers. I. Morais Neto, Gregório Coelho de. II.

Cruz, Marta Monteiro da Costa. III. Universidade Federal do Espírito

Santo. Centro Tecnológico. IV. Título.

CDU: 624


iii

"Numa sociedade com base no conhecimento, por definição, é necessário que você seja estudante a vida toda."

Tom Peters


iv

AGRADECIMENTOS

Ao programa de Engenharia Civil – Transportes – PGECIVIL/UFES, pela

oportunidade de cursar o mestrado.

Ao professor Gregório Coelho de Morais Neto, pela dedicação a minha

orientação, pela paciência, pelo incentivo e pelos conhecimentos transmitidos ao longo

deste trabalho.

A professora Marta Monteiro da Costa Cruz pela co-orientação, e pelos

questionamentos construtivos que ajudaram na realização deste trabalho.

A professora Eliana Zandonade pelos ensinamentos transmitidos.

Ao professor Luiz Antonio Silveira Lopes, pela gentileza de tratamento e pela

contribuição que prestou em minha defesa.

Ao Wilton Costa Drumond Sousa pelo apoio nos momentos necessários.

Aos meus pais pela educação que pude ter, e por sempre acreditarem em mim.

A Companhia Vale do Rio Doce que possibilitou cursar este curso e pelo

apoio no desenvolvimento deste trabalho.

Ao meu amigo Pedro Zanandrea pelo seu imenso apoio e pela atenção que

sempre me prestou.

E uma dedicação especial a minha avó, Helena, pelo incentivo e como uma

forma de agradecimento a todas as alegrias que ela sempre me proporcionou.


v

Resumo da dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia

Civil/UFES como requisito parcial para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia

Civil – Transportes

ESTUDO OPERACIONAL DO TERMINAL DE CONTÊINERES DE VILA VELHA – ES, UTILIZANDO SIMULAÇÃO E RECURSOS DE OTIMIZAÇÃO

Daniel Seda Vieira

Fevereiro/2005

Orientador: Gregório Coelho de Morais Neto - D.Eng.

Co-Orientadora: Marta Monteiro da Costa Cruz - D.Sc.

O presente trabalho apresenta um estudo operacional do terminal de

contêineres de Vila Velha - ES, visando identificar nas atividades de embarque e

desembarque uma melhor condição de operação e de utilização para os equipamentos

envolvidos, utilizando a técnica de simulação de sistemas e recursos de otimização,

através do ambiente de simulação ARENA, do otimizador OPTQUEST e de programas

estatísticos.

Inicialmente, são apresentados os conceitos de pesquisa operacional,

modelagem de sistemas, teoria das filas e simulação de sistemas. A seguir, é feita uma

introdução aos terminais multimodais de contêineres, explicitando o local do estudo, os

tipos de contêiner, os equipamentos utilizados, as atividades executadas no terminal e

descrevendo alguns estudos operacionais realizados em terminais multimodais.

Após a análise dos fluxos de importação e exportação do terminal é

desenvolvida uma aplicação no ARENA e no OPTQUEST com o intuito de propor

alternativas para melhorar a produtividade do terminal.

Por fim os resultados encontrados e os ganhos obtidos com as novas propostas

de operação para os fluxos de importação e exportação do Terminal de Vila Velha são

apresentadas.


vi

Abstract of the dissertation presented to Post-Graduation Program in Civil

Engineering/UFES as partial requirements for obtaining of Master's Degree in Civil

Engineering - Transportation

OPERATIONAL STUDY OF CONTAINER TERMINALS OF VILA VELHA-E.S. USING

SIMULATION METHODOLOGY AND OPTIMIZATION TOOLS

Daniel Seda Vieira

February/2005

Advisor: Gregório Coelho de Morais Neto - D.Eng.

Co-Advisor: Marta Monteiro da Costa Cruz - D.Sc.

This research presents an operational methodological analysis of Terminal de

Vila Velha – TVV, a maritime container terminal in ES, identifing a better operation

condition and use for the involved equipments in the activities of loading and

discharging. The study uses the systems simulation methodology and optimization

tools, through the ARENA simulator, OPTQUEST optimizer and statistical programs.

The study presents the concepts of operational search, systems modeling,

queue theory and systems simulation. Then, it inserts the multimodal container terminal

explaning the research area, the container’s types, the used equipments, the terminal

activities and also describes some realized operational studies in multimodal terminals

around the world.

After the import and export operation analysis, the accomplishment of an

application at ARENA and OPTQUEST was developed to present alternatives to

improve the terminal productivity.

This research shows its results and which are the advantages to use the new

operation proposal to the import and export activities at TVV.

vii

SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS........................................................................................................ x

LISTA DE TABELAS....................................................................................................... xiii

1 INTRODUÇÃO............................................................................................... 01

1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS........................................................................ 01

1.2 OBJETIVO DO TRABALHO.......................................................................... 05

1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO..................................................................... 05

2 TERMINAIS MULTIMODAIS DE CONTÊINERES................................ 07


2.2 MULTIMODALIDADE E INTERMODALIDADE....................................... 08

2.2.1 INÍCIO DA UNITIZAÇÃO............................................................................. 09

2.2.2 TIPOS DE CONTÊINER ................................................................................ 11

2.3 O LOCAL DE ESTUDO.................................................................................. 12

2.3.1 PROCESSOS OPERACIONAIS...................................................................... 14

2.3.2 LOCAIS DE ESTOCAGEM............................................................................ 17

2.3.3 EQUIPAMENTOS UTILIZADOS.................................................................. 18

2.4 ALGUNS ESTUDOS OPERACIONAIS REALIZADOS EM TERMINAIS MULTIMODAIS.............................................................................................. 21

2.5 CONCLUSÃO.................................................................................................. 26

3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA...................................................................... 27


3.2 A PESQUISA OPERACIONAL...................................................................... 27

3.2.1 CONCEITO DE SISTEMAS........................................................................... 29

3.2.2 MODELAGEM DE SISTEMAS...................................................................... 30

3.2.3 CLASSIFICAÇÃO DOS MODELOS.............................................................. 31

3.3 TEORIA DAS FILAS....................................................................................... 33

3.3.1 SISTEMAS DE FILAS..................................................................................... 34

viii

3.3.2 MODELOS DE FILAS APLICADOS AO SETOR PORTUÁRIO................. 37

3.4 SIMULAÇÃO DE SISTEMAS........................................................................ 39

3.4.1 CONCEITO DE SIMULAÇÃO....................................................................... 40

3.4.2 EVOLUÇÃO DA SIMULAÇÃO..................................................................... 41

3.4.3 VANTAGENS E DESVANTAGENS DA SIMULAÇÃO.............................. 43

3.4.4 METODOLOGIA PARA SIMULAÇÃO DE SISTEMAS.............................. 44

3.4.5 MÉTODO DE MONTE CARLO..................................................................... 47

3.5 FERRAMENTAS DE SIMULAÇÃO.............................................................. 49

3.5.1 O SIMULADOR ARENA................................................................................ 50

3.5.2 O OTIMIZADOR OPTQUEST........................................................................ 53

3.6 CONCLUSÃO.................................................................................................. 56

4 MODELO DE SIMULAÇÃO PROPOSTO................................................. 57


4.2 ETAPAS DA SIMULAÇÃO............................................................................ 57

4.3 ANÁLISE DOS FLUXOS DE IMPORTAÇÃO E EXPORTAÇÃO............... 61

4.4 ANÁLISE DAS ÁREAS DO TERMINAL...................................................... 67

4.5 AMBIENTE ARENA PARA MODELAGEM................................................ 68

4.5.1 CONSTRUÇÃO DO MODELO DE IMPORTAÇÃO..................................... 68

4.5.2 CONSTRUÇÃO DO MODELO DE EXPORTAÇÃO.................................... 71

4.6 AMOSTRAGEM E COLETA DOS DADOS.................................................. 73

4.7 TRATAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS............................................. 74

4.7.1 TESTES DE ADERÊNCIA.............................................................................. 76

4.7.2 REPRESENTAÇÃO GRÁFICA...................................................................... 78

4.8 VALIDAÇÃO DO MODELO DE SIMULAÇÃO........................................... 84

4.8.1 CONFIABILIDADE ESTATÍSTICA.............................................................. 86

4.9 CONCLUSÃO.................................................................................................. 87

5 APLICAÇÃO DO MODELO DE SIMULAÇÃO....................................... 88


5.2 CENÁRIOS PROPOSTOS............................................................................... 88

5.3 DETERMINAÇÃO DO INTERVALO DE CONFIANÇA............................. 90

ix

5.4 INSERÇÃO DAS DISTRIBUIÇÕES ESTATÍSTICAS.................................. 92

5.4.1 RESULTADOS DOS CENÁRIOS DE IMPORTAÇÃO................................. 94

5.4.2 RESULTADOS DOS CENÁRIOS DE EXPORTAÇÃO................................ 97

5.5 ANÁLISES DOS CENÁRIOS......................................................................... 100

5.5.1 CLASSIFICAÇÃO DOS CENÁRIOS DE EXPORTAÇÃO........................... 101

5.5.2 CLASSIFICAÇÃO DOS CENÁRIOS DE IMPORTAÇÃO........................... 104

5.6 OTIMIZAÇÃO DOS RESULTADOS............................................................. 107

5.6.1 PASSOS DA OTIMIZAÇÃO NO OPTQUEST.............................................. 108

5.7 ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DO OTIMIZADOR........................................ 112

5.8 CONCLUSÃO.................................................................................................. 114

6 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES.................................................... 116

6.1 CONCLUSÕES SOBRE OS RESULTADOS OBTIDOS............................... 116

6.2 CONSIDERAÇÕES E RECOMENDAÇÕES SOBRE A METODOLOGIA PROPOSTA...................................................................................................... 118

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................... 119

8 ANEXOS.......................................................................................................... 124

8.1 ANEXO I - TABELA DOS DADOS COLETADOS EM CAMPO................ 124

8.2 ANEXO II - TABELAS DE REPLICAÇÕES DAS SIMULACÕES DE IMPORTAÇÃO E EXPORTAÇÃO................................................................. 131

8.3 ANEXO III - TABELA DE VALORES DE COMPARAÇÃO PARA Chi-quadrado e Kolmogorov-Smirnov............................................................. 151

8.4 ANEXO IV - TABELA COM OS VALORES DE t PARA VERIFICAÇÃO DA CONFIABILIDADE ESTATÍSTICA....................................................... 152


x

LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 – Movimentação de Contêineres Figura 1.2 – Vista do Berço do Porto de Vila Velha Figura 2.1 – Contêineres de 20 e 40 pés Figura 2.2 – Terminal de Vila Velha Figura 2.3 – Berços do Terminal de Vila Velha Figura 2.4 – Fluxograma de Importação do terminal de Vila Velha Figura 2.5 – Fluxograma de Exportação do terminal de Vila Velha Figura 2.6 – Locais de Estocagem do terminal de Vila Velha Figura 2.7 – Equipamentos do terminal de Vila Velha Figura 2.8 – Portainer do terminal de Vila Velha Figura 2.9 – Figura do Reach Stacker – A Figura 2.10 – Figura do Reach Stacker – B Figura 3.1 – Representação esquemática de um modelo de sistemas Figura 3.2 – Sistema de Filas Figura 3.3 – Etapas da Pesquisa Operacional Figura 3.4 – Tela inicial do ARENA

Figura 3.5 –Módulos presentes no “templates basic process” do ARENA Figura 3.6 – Janela de diálogo padrão (Default) do módulo Create Figura 3.7 – Controles de diálogo padrão (Default) do OPTQUEST Figura 3.8 – Controles da função-objetivo do OPTQUEST Figura 3.9 – Controles de definição das opções de busca


xi

Figura 4.1 – Fluxograma da 1ªETAPA Figura 4.2 – Fluxograma da 2ªETAPA Figura 4.3 – Fluxograma da 3ªETAPA Figura 4.4 – Fluxograma do fluxo de Importação Figura 4.5 – Fluxograma do fluxo de Exportação Figura 4.6 – Divisão das áreas do Terminal de Vila Velha Figura 4.7 – Modelo de Importação elaborado no ambiente ARENA Figura 4.8 – Modelo de Exportação elaborado no ambiente ARENA Figura 4.9 – Ordenação dos dados no programa BESTFIT Figura 4.10 – Distribuições Estatísticas do programa BESTFIT Figura 4.11 – Testes de Aderência do programa BESTFIT Figura 4.12 – Distribuição da operação de importação com portainer Figura 4.13 – Distribuição da operação de Exportação com portainer Figura 4.14 – Distribuição da operação de Importação com GEP Figura 4.15 – Distribuição da operação de Exportação com GEP Figura 4.16 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Costado-Área de Estoc.1) Figura 4.17 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Costado-Área de Estoc.2) Figura 4.18 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Costado-Área de Estoc.3) Figura 4.19 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Área de Estoc.1 - Costado) Figura 4.20 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Área de Estoc.2 - Costado) Figura 4.21 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Área de Estoc.3 - Costado) Figura 4.22 – Distribuição da op. de mov. das Carretas (Retorno Importação e Exportação) Figura 5.1 – Recursos dos processos operacionais Figura 5.2 – Caixa de Diálogo da op. do Portainer (Importação)


xii

Figura 5.3 – Caixa de Diálogo da op. das carretas (Importação) Figura 5.4 – Recursos da otimização para o cenário de importação Figura 5.5 – Recursos da otimização para o cenário de exportação Figura 5.6 – Restrições dos recursos para os cenários de importação Figura 5.7 – Restrições dos recursos para os cenários de exportação Figura 5.8 – Seleção e identificação da função objetiva e outras condicionantes para os cenários de importação e exportação Figura 5.9 – Período de processamento do otimizador Figura 5.10 – Precisão do processamento no otimizador Figura 5.11 – Algoritmo de processamento do otimizador Figura 5.12 – Tela de resultados da simulação de importação do OPTQUEST Figura 5.13 – Tela de resultados da simulação de exportação do OPTQUEST Figura 5.14 – Análise dos resultados da simulação de importação Figura 5.15 – Análise dos resultados da simulação de exportação


xiii

LISTA DE TABELAS

Tabela 1.1 –Movimentação de contêineres Tabela 3.1 – Evolução do avanço da Simulação de Sistemas Tabela 5.1 – Intervalo de confiança Tabela 5.2 – Média das medições para o cenário de Importação C4-R1-P2 Tabela 5.3 – Média das medições para o cenário de Importação C4-R2-P2 Tabela 5.4 – Média das medições para o cenário de Importação C6-R1-P2 Tabela 5.5 – Média das medições para o cenário de Importação C6-R2-P2 Tabela 5.6 – Média das medições para o cenário de Importação C8-R1-P2 Tabela 5.7 – Média das medições para o cenário de Importação C8-R2-P2 Tabela 5.8 – Média das medições para o cenário de Importação C10-R1-P2 Tabela 5.9 – Média das medições para o cenário de Importação C10-R2-P2 Tabela 5.10 – Média das medições para o cenário de Importação C12-R1-P2 Tabela 5.11 – Média das medições para o cenário de Importação C12-R2-P2 Tabela 5.12 – Média das medições para o cenário de Exportação C4-R1-P2 Tabela 5.13 – Média das medições para o cenário de Exportação C4-R2-P2 Tabela 5.14 – Média das medições para o cenário de Exportação C6-R1-P2 Tabela 5.15 – Média das medições para o cenário de Exportação C6-R2-P2 Tabela 5.16 – Média das medições para o cenário de Exportação C8-R1-P2 Tabela 5.17 – Média das medições para o cenário de Exportação C8-R2-P2 Tabela 5.18 – Média das medições para o cenário de Exportação C10-R1-P2 Tabela 5.19 – Média das medições para o cenário de Exportação C10-R2-P2 Tabela 5.20 – Média das medições para o cenário de Exportação C12-R1-P2


xiv

Tabela 5.21 – Média das medições para o cenário de Exportação C12-R2-P2 Tabela 5.22 – Tempos de espera pela operação da carreta – Cen. Imp. Tabela 5.23 – Tempos de espera pela operação no reach stacker – Cen. Imp. Tabela 5.24 – Taxa de utilização da carreta – Cen. Imp. Tabela 5.25 – Taxa de utilização do reach stacker – Cen. Imp. Tabela 5.26 – Taxa de utilização do portainer – Cen. Imp. Tabela 5.27 – Nº de contêineres esperando na fila da carreta – Cen. Imp. Tabela 5.28 – Nº de contêineres esperando na fila da reach stacker – Cen. Imp. Tabela 5.29 – Tempo médio total de operação por contêiner – Cen. Imp. Tabela 5.30 – Análise de prioridades – Cen. Imp. Tabela 5.31 – Tempos de espera pela operação da carreta – Cen. Exp. Tabela 5.32 – Tempos de espera pela operação no portainer – Cen. Exp. Tabela 5.33 – Taxa de utilização da carreta – Cen. Exp. Tabela 5.34 – Taxa de utilização do reach stacker – Cen. Exp. Tabela 5.35 – Taxa de utilização do portainer – Cen. Exp. Tabela 5.36 – Nº de contêineres esperando na fila da carreta – Cen. Exp. Tabela 5.37 – Nº de contêineres esperando na fila do portainer – Cen. Exp. Tabela 5.38 – Tempo médio total de operação por contêiner – Cen. Exp. Tabela 5.39 – Análise de prioridades – Cen. Exp.


1

1 – INTRODUÇÃO

1.1- CONSIDERAÇÕES INICIAIS

Os terminais são elementos essenciais do sistema de transporte intermodal.

Eles devem garantir a transferência da carga de uma modalidade de transporte para outra

sem a quebra da continuidade na transferência (BUSTAMANTE, 1999a). São, ainda,

pontos iniciais ou finais de percursos modais, com instalações e equipamentos para

partida, chegada, carga e descarga de veículos servindo o trecho, com ênfase na

maximização da operação de transporte (BUSTAMANTE, 1999b).

Nos terminais, os transportes de cargas têm seus pontos críticos, pois

geralmente ocorrem congestionamentos nos sistemas de manuseio, de armazenamento e

de consolidação e desconsolidação. Por isto, se faz necessário a existência de terminais

especializados em cada tipo de carga, com equipamentos adequados e funcionários

treinados para que se possa realizar o serviço no menor tempo possível, resultando

assim em um melhor nível de serviço ao cliente (BALLOU, 2001).

A questão dos portos nacionais vem sendo amplamente discutida e

questionada por importantes segmentos da população nacional em seus aspectos de

planejamento e políticos. Hoje em dia, cada vez mais se entende que a capacidade de

gerar riquezas de um país está intimamente ligada a sua capacidade e infraestrutura de

transportes, e, também, a sua capacidade de atingir os níveis de produtividade e

eficiência requeridos pelo comércio internacional e nacional.

Sendo os terminais portas de entrada e saída de produtos, eles normalmente

influenciam as capacidades de produção das empresas, o que leva a entender que para

alcançar os níveis de produtividade requeridos pelos clientes, com a maior economia

possível, estes terminais devem estar dimensionados corretamente, tanto em suas

instalações físicas como em equipamentos, e, ainda, organizados administrativamente.


2

As novas formas de organização industrial e de comercialização, advindas

com a consolidação das redes de empresas globais e a introdução do “just-in-time”,

exigem o transporte de mercadorias entre as empresas, ou até aos mercados

consumidores, no mais curto espaço de tempo possível, evitando a formação de

estoques. Conseqüentemente, o tempo em que o navio gasta no porto, nas operações de

carga e descarga, deve ser o menor possível (CRUZ, 1997).

Com esta nova tendência, as operações portuárias foram forçadas a mudar os

seus padrões buscando acompanhar o novo perfil da carga. Os equipamentos existentes

nos terminais de carga geral tiveram de ser modificados e alguns substituídos para

atender as novas exigências.

Os administradores portuários observaram que não somente eram necessárias

mudanças de maquinário e “lay out” de seus terminais, mas, também, melhoras na sua

forma de administração. Para isto, seria necessário investir em novas ferramentas

capazes de analisar os terminais e indicar uma melhor forma de gestão dos mesmos.

Nos últimos anos, dentre todas as movimentações de carga, as que mais

sofreram mudanças foram as movimentações de carga geral, devido à utilização dos

contêineres e de outras embalagens unitizadas, que modificaram totalmente as

operações de manuseio e transporte destas cargas.

A conteinerização é um ponto a ser destacado em termos de inovação da

estrutura dos serviços de carga geral, que acabou por gerar um aumento no porte de

algumas empresas, induzindo-as a aumentar suas áreas de operação, resultando na

criação de grandes terminais especializados para movimentação de contêineres

(MARQUES, 1997).

No Brasil, terminais especializados em contêineres vêm crescendo

rapidamente e com isto necessitando cada vez mais de técnicas apuradas para o controle

das suas operações. Somente nas operações de movimentação de contêineres, houve um


3

Movimentação de contêineres de 1996 a 2002

0

0,5

1

1,5

2

2,5

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Anos

Mo

vim

enta

ção

(m

ilhõ

es u

nd

)

acréscimo de cerca de 55% nas unidades movimentadas entre os anos de 1999 a 2002

como visto a seguir na figura 1.1.

Figura 1.1 – Movimentação de Contêineres Fonte: ANTAQ (2004)

Apesar do crescimento, quando comparado aos outros países do mundo, o

Brasil se encontra bastante atrasado em termos de volumes movimentados, eficiência e

qualidade das operações de seus portos de contêineres (PEREIRA, 2001).

Para que se possa avançar e aumentar a quantidade de contêineres

movimentados pelos portos brasileiros, é preciso que se invista muito em melhorias

operacionais e melhorias nas formas de gestão destes portos.

A realização de pesquisas em busca de alternativas para o crescimento dos

portos nacionais e de melhora na movimentação de contêineres, se torna cada vez mais

importante, visto que é através destas pesquisas que se pode obter respaldo técnico para

as transformações e modernizações na área portuária.

No Brasil, dentre os portos preparados para a movimentação de contêineres, o

de maior movimento é o Porto de Santos, o qual responde por cerca de 32% da

movimentação nacional de contêineres, segundo dados da ANTAQ (2004), constantes

da tabela a seguir.


4

Tabela 1.1 –Movimentação de Contêineres Fonte: ANTAQ (2004) OBS: TEU – Twenty Equivalent Unit (Unidade equivalente de 20 Pés)

Os portos de contêineres da Grande Vitória são responsáveis por boa parte

destas cargas movimentadas no País, sendo o Terminal de Vila Velha, que além de

operar contêineres também opera carga geral, produtos siderúrgicos, papel e celulose,

granito e veículos, um dos portos de grande expressão para o Estado.

A tendência natural deste porto é se especializar cada vez mais em operações

com contêineres, deixando de movimentar outras cargas, pois elas dificultam a melhora

na operação de contêineres em função dos tipos de equipamentos utilizados serem

diferentes para os diversos tipos de carga.

Figura 1.2 – Vista do Berço do Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2004)

PORTO

QUANT. TEU PESO QUANT. TEU PESO QUANT. TEU PESO QUANT. TEU PESO

MANAUS-AM 31.683 48.553 431.886 53.734 88.807 781.290 61.760 102.448 877.611 77.623 128.688 1.222.940

BELÉM-PA 28.263 47.283 361.366 29.559 49.108 437.838 28.928 48.420 419.387 32.768 52.527 446.590

FORTALEZA-CE 35.979 51.626 558.595 46.592 69.030 773.991 36.540 43.194 523.117 51.229 72.491 810.774

SUAPE-PE 28.255 39.142 359.471 42.215 62.822 645.705 49.708 75.816 787.933 69.556 108.958 1.176.761

SALVADOR-BA 54.521 79.116 852.645 62.935 95.307 1.007.550 68.005 106.761 1.095.476 87.454 134.664 1.392.496

TERM. TUBARÃO-ES 22.464 27.778 364.037 11.745 14.794 169.985 20.784 25.262 302.615 24.609 28.413 447.096

VITÓRIA-ES 64.845 86.810 911.591 68.783 91.738 968.397 72.203 93.203 1.102.580 103.482 128.451 1.406.165

RIO DE JANEIRO-RJ 161.858 204.289 2.393.120 169.994 217.333 2.605.989 187.773 252.071 2.695.131 202.716 271.589 2.881.247

TERM. CUBATÃO-SP - - - - - - 108.378 154.883 1.844.320 104.648 155.748 1.841.704

SANTOS-SP 546.972 774.959 8.651.320 554.263 800.898 8.746.920 605.382 892.802 9.490.694 727.509 1.068.606 11.614.482

PARANAGUÁ-PR 113.524 194.939 1.721.099 147.033 252.879 2.357.955 161.672 281.891 2.826.329 155.200 269.882 2.583.982

S. F. DO SUL-SC 96.489 151.111 1.443.675 110.273 168.334 1.625.039 112.633 176.222 1.644.864 160.187 258.826 2.359.483

ITAJAÍ-SC 86.975 136.062 1.316.765 106.899 176.815 1.698.352 142.191 243.554 2.285.669 192.496 334.726 3.068.835

RIO GRANDE-RS 162.416 261.929 2.163.425 195.087 316.972 2.498.956 211.577 346.321 2.866.859 264.105 438.196 3.530.051OUTROS 48.595 62.747 692.354 48.686 64.813 747.671 60.484 81.991 965.564 26.427 40.575 446.097

TOTAL 1.482.839 2.166.344 22.221.349 1.647.798 2.469.650 25.065.638 1.928.018 2.924.839 29.728.149 2.280.009 3.492.340 35.228.703

MOVIMENTAÇÃO DE CONTÊINERES - QUADRO COMPARATIVO - 1999 - 2002 - (Em t)

1999 2000 2001 2002


5

O aumento das cargas movimentadas no País e o crescimento da competição

entre os terminais incentivam o presente estudo visando analisar alternativas para um

aumento em sua capacidade de embarque e desembarque de contêineres, buscando

torná-lo mais representativo e mais competitivo no cenário nacional.

1.2 - OBJETIVO DO TRABALHO

O objetivo do presente trabalho é realizar um estudo operacional no Terminal

de Vila Velha, utilizando a técnica de Simulação e recursos de otimização de Sistemas,

visando a melhoria de produtividade.

O estudo tem como foco específico a simulação dos fluxos de importação e

exportação de contêineres do Terminal, para identificar o número ideal de equipamentos

a serem utilizados e propor combinações alternativas para melhora na operação.

As simulações dos fluxos de importação e exportação serão modeladas e

executadas no ambiente ARENA e os seus resultados serão otimizados no programa

OPTQUEST.

1.3 - ESTRUTURA DO TRABALHO

O presente trabalho está estruturado da seguinte forma:

O Capítulo 1 é composto pela introdução, objetivo da pesquisa, justificativa

do tema e estrutura do trabalho.

No Capítulo 2 é realizada uma revisão sobre os terminais de contêineres,

apresentando os conceitos de multimodalidade, intermodalidade e unitização de cargas

e, ainda, descrevendo as atividades que serão estudadas, como o embarque e o

desembarque. São apresentados também os principais componentes, as máquinas

utilizadas nestas atividades e o terminal em estudo.


6

No Capítulo 3 é apresentada uma revisão bibliográfica voltada para análises

operacionais em terminais multimodais de contêineres, contendo uma introdução sobre

a Pesquisa Operacional, conceitos de sistemas, conceitos de modelagem, apresentação

da Teoria das Filas, conceitos de simulação de sistemas, e outros temas relacionados.

No Capítulo 4 é apresentado o modelo da simulação operacional do Terminal

de Vila Velha, identificando a forma de coleta e tratamento de dados para criação no

ambiente ARENA. Apresenta também o desenvolvimento das distribuições estatísticas,

as representações gráficas obtidas e os seus respectivos testes de aderência.

O Capítulo 5 mostra a aplicação do modelo e sua verificação de aderência

com a realidade operacional do terminal, bem como as comparações entre cenários

construídos, a utilização do otimizador OPTQUEST e as análises dos resultados

obtidos.

O Capítulo 6 apresenta as conclusões e recomendações do trabalho.

No Capítulo 7 são apresentadas as referências bibliográficas.

No anexo I são apresentados os dados coletados nas operações de importação

e exportação do Terminal de Vila Velha.

No anexo II são apresentadas as tabelas de replicações das simulações de

importação e exportação efetivadas.

No anexo III são apresentadas as tabelas de valores de comparação para os

testes Chi-Quadrado e Kolmogorov-Smirnov.

No anexo IV é apresentada a tabela do teste de confiança para valores de t.


7

2 – TERMINAIS MULTIMODAIS DE CONTEINERES

2.1 - CONSIDERAÇÕES INICIAIS

Ao longo dos séculos, o transporte de mercadorias pelo mar tem evoluído de

acordo com as necessidades do comércio mundial e com a capacidade técnica de

construir navios maiores e estruturas portuárias adequadas à manipulação de

mercadorias (RODRIGUEZ, 2001).

Em decorrência da própria operação portuária, os portos são estruturas

dinâmicas em permanente evolução, caracterizando-se como elementos fundamentais

com influências relevantes na economia mundial.

Hoje em dia, os veículos aquaviários são os de maior capacidade unitária de

transporte e os fluxos da modalidade representam cerca de 95% do comércio

internacional, constituindo-se uma peça indispensável da economia mundial

(BUSTAMANTE, 1999a).

Internamente, nos países em que a rede fluvial e/ou lacustre é significativa, o

transporte por água costuma representar parcela ponderável nos fluxos de granéis

minerais e agrícolas, bem como nos de combustíveis líquidos. É o caso dos Estados

Unidos da América, Rússia, Alemanha e França. No Brasil, os transportes hidroviários

utilizando as embarcações de cabotagem, como as de longo curso, vem crescendo muito

nos últimos anos.

A evolução da economia, a introdução de novos modais de transporte e o

melhoramento dos modais existentes forçaram as autoridades portuárias e os

administradores portuários a encararem o problema de coordenação técnica e

operacional entre modais distintos. Este fato propiciou um aumento nos estudos

envolvendo terminais intermodais ou multimodais e o desenvolvimento de novos

terminais capazes de responder às novas exigências do mercado.


8

O transporte intermodal consiste na utilização de mais de um modo entre

origem e destino, e necessita que todas as etapas do processo de transporte estejam

eficientemente conectadas e coordenadas. Para garantia da apropriada conexão e

coordenação dos modais, é necessária a existência de terminais intermodais eficientes.

Segundo DATZ (2004), um terminal intermodal é o principal elo do

transporte entre modais distintos, sendo responsável pelos mais significativos custos e

pelos pontos de congestionamentos. Suas funções são receber o veículo, conferir a

documentação e a carga, arrumar a carga a ser transferida, processar o veículo para

transferência de modal, executar a operação, preparar a documentação de entrega e

ordenar o transporte até o destino.

2.2 - MULTIMODALIDADE E INTERMODALIDADE

A partir da década de 70, a necessidade de agilizar a movimentação das

mercadorias estimulou a redução das impedâncias entre modais que se conectavam,

através da maximização das quatro coordenações: técnica, operacional, comercial e

tarifária. A pressão por maior produtividade e menor custo vinha, sobretudo, do

comércio internacional, fato que levou às Nações Unidas a promulgar em 1980 a

Convenção Internacional do Transporte Multimodal.

Esclareça-se que naqueles primórdios da multimodalidade fazia-se uma

distinção entre “multimodalidade” e “intermodalidade”, reservando-se este último termo

para quando o transporte de uma mesma carga por modais diferentes era regido por um

único documento do transporte, o conhecimento intermodal, que fundamentava-se pela

figura de um único operador responsável por todo o conjunto das operações de

transporte e transferência entre modais.

Atualmente, os dois termos são tomados como praticamente sinônimos,

ignorando-se a diferença anterior. No Brasil, o termo considerado é o “multimodal” e

nos Estados Unidos encontram-se os dois nomes, multimodal e intermodal.


9

Segundo VELASCO et al. (1998), duas revoluções ocorreram no setor de

transportes desde o início dos anos 80:

• a difusão das tecnologias de informação, que permite o acompanhamento

de todas as fases de movimentação de uma mercadoria, desde a aquisição

dos insumos, passando por todo o processo de manufatura, até sua entrega

ao consumidor final.

• a adoção maciça do contêiner, criado pela unitização das cargas, que, por

um lado elevou a produtividade das operações portuárias, proporcionando

também o desenvolvimento da multimodalidade, e por outro, viabilizou a

redução nos valores dos fretes.

2.2.1 – INÍCIO DA UNITIZAÇÃO

As cargas unitizadas são formadas a partir do agrupamento de várias cargas,

de diferentes pesos e tamanhos, em unidades de manuseio homogêneas, de forma a

facilitar sua manipulação. Evidentemente que, além de maior rapidez na manipulação,

tem-se também maior segurança para as cargas e racionalização dos custos de sua

movimentação (PEREIRA, 2001).

Algumas das vantagens da unitização das cargas, segundo BALLOU (2001),

são:

• Facilitar a estocagem e o manuseio;

• Promover melhor utilização dos equipamentos de transporte;

• Fornecer proteção aos produtos;

• Maior agilidade e rapidez nas movimentações;

• Padronização.


10

Dentre os vários sistemas existentes para unitização das cargas, os mais

utilizados são o big bag, o pallets e o contêiner. Entre eles, o contêiner se destaca por

proporcionar grande eficiência e economia na movimentação da carga.

Ao longo dos anos, o contêiner vem confirmando sua utilidade na integração

das modalidades de transporte. Com ele obtém-se menores tempos de transbordo nos

terminais e, como conseqüência, a diminuição dos custos de transporte, com benefícios

para o transportador, clientes e os consumidores.

O movimento de frete conteinerizado começou em 1956, quando Malcom

McClean movimentou cargas, navegando em um navio tanque da II Guerra Mundial de

Newark, New Jersey, até Houston, Texas. Ele acreditou na idéia que as cargas

transportadas deveriam ser manuseadas apenas duas vezes, sendo acomodadas em um

único compartimento a ser movido inteiro para o interior da embarcação, atravessando o

oceano e sendo levadas até a porta do cliente (LACERDA and RODRIGUES, 2003).

Logo após, um navio foi especialmente convertido para empilhar caixas do tamanho de

vans em seu interior. O serviço conteinerizado espalhou-se de Porto Rico até a Europa,

pelo Pacífico. Sua idéia diminuiu o tempo de manuseio nos terminais, os furtos e os

custos com seguro. Agora, 75% das trocas de mercadorias dos oceanos dos EUA com o

resto do mundo são puxados em grandes contêineres em vez dos engradados, tubos,

sacos e caixas usadas anteriormente (BALLOU, 2001).

Com a introdução dos contêineres nos anos sessenta, a determinação de uma

melhor forma de competitividade e o fato de se poder transportar maiores volumes de

carga em menos tempo revolucionaram os pensamentos dos administradores portuários

em todo o mundo.

No Brasil, a utilização do contêiner tem intensificado nos últimos anos, à

semelhança do resto do mundo, o que tem acelerado o processo de obsolescência dos

portos. Os pátios, armazéns e antigos guindastes (adequados ao manuseio de cargas

soltas) passaram, em muito pouco tempo, a ter menor utilidade para as operações de


11

embarque e desembarque e, o que é pior, em muitos casos têm dificultado a

movimentação da nova carga, o contêiner.

O contêiner apesar de ter aspectos negativos, como facilitar o contrabando, é

considerado hoje o sistema de unitização de carga mais moderno do mundo.

Atualmente, não há armador que o ignore, nem exportador que não o admire, porque o

contêiner é eficiente no manuseio de carga, propiciando maior economia na

movimentação em navios, terminais e cais, e ainda resultando em sensível proteção

contra avarias, roubos e intempéries.

2.2.2 – TIPOS DE CONTEINER

Com o avanço da movimentação de cargas através da unitização foram

criados padrões de tamanhos para os contêineres, sendo mais utilizados os de 8x8x20

pés e 8x8x40 pés. Ambos são compatíveis com o semi-reboque padrão de 40 pés para

auto-estrada, com as plataformas de vagões e com a maioria dos outros modais.

Figura 2.1 – Contêineres de 20 e 40 pés Fonte: COPPEAD-Centro de Estudos em Logística (2003)

Existem também os contêineres refrigerados de 20 e 40 pés para as

mercadorias que necessitam de controle de temperatura e umidade. Estes contêineres

refrigerados exigem locais específicos para estocagem com tomadas elétricas.


12

2.3 – O LOCAL DE ESTUDO

O Terminal de Vila Velha (TVV) está localizado no município de Vila Velha

e faz parte do Porto de Vitória, no Espírito Santo, com Latitude Sul 20º19'40" e

Longitude Oeste 40º19'08".

Figura 2.2 – Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

No Terminal de Vila Velha são realizados os serviços de desembarque e

embarque de contêineres, produtos siderúrgicos, veículos, granito e carga geral, sendo

que nos anos de 2002 e 2003 as maiores movimentações foram de contêineres e granito.

Outros serviços prestados são: estocagem, consolidação (ova) e desconsolidação

(desova) de contêineres, armazenagem, pesagem, recepção e remoção.

Os terminais marítimos funcionam como coordenadores do transporte

intermodal da carga conteinerizada e, geralmente, são divididos em duas áreas, uma

primária e outra secundária chamada retroporto.

A área primária, constituída pelo porto propriamente dito, é composta

basicamente de um cais para a atracação dos navios, onde são realizadas a carga e a


13

descarga do navio. Deve conter também os equipamentos especializados para a

realização das funções de embarque e desembarque, empilhamento e desempilhamento

e transporte interno dos contêineres. A área primária deve ainda: ser plana e

pavimentada; conter espaços destinados à armazenagem, consolidação e

desconsolidação dos contêineres; conter espaços para setores de administração e

serviços, compreendendo escritórios e instalações para manutenção de equipamentos; e,

por fim, possibilitar o acesso por veículos rodoviários e ferroviários.

O retroporto é a área fora da área primária, que pode ser alfandegada ou não

alfandegada, destinado ao recebimento das cargas para exportação ou de importação.

Nesta área podem estar situados os Terminais Retroportuários Alfandegados (TRA) e os

Depósitos Alfandegados Públicos (DAP) (PEREIRA, 2001).

O Terminal de Vila Velha é constituído de dois berços chamados de 203 e

204. O berço 204 é utilizado, normalmente, para o desembarque e embarque de

contêineres devido ao equipamento utilizado ser um portainer, o qual propicia uma

maior agilidade ao processo. O berço 203 possui dois guindastes e é utilizado para o

desembarque e embarque de contêineres, produtos siderúrgicos, cargas gerais e granito.

Figura 2.3 – Berços do Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

Berço 203

Berço 204

Retroárea


14

2.3.1 – PROCESSOS OPERACIONAIS

Os processos operacionais que ocorrem normalmente no terminal em estudo

são:

• Desembarque e embarque de contêineres;

• Desembarque e embarque de granito em blocos;

• Desembarque e embarque de carga geral;

• Desembarque e embarque de produtos siderúrgicos;

• Desembarque e embarque de veículos;

• Estocagem;

• Consolidação e desconsolidação de contêineres;

• Armazenagem;

• Pesagem;

• Remoção;

• Recepção e expedição.

Estes processos se interagem dentro do terminal, influenciando toda a sua

cadeia de operações. Este fato faz com que a ocorrência de um problema em um

processo possa comprometer a operação em outro processo do terminal.

Geralmente, devido aos altos custos de investimentos em novos

equipamentos, os terminais operam com uma interdependência dos mesmos

equipamentos em diversos processos. Para que não ocorra nenhum problema de

congestionamento dentro do terminal devido a esta interligação dos processos, faz-se

necessário que os equipamentos, além de bem dimensionados, tenham suas alocações

bem planejadas para atender as demandas do terminal. Com isso, obtém-se uma maior

produtividade com a mesma quantidade de equipamentos disponíveis.

O fluxo de importação ocorrido no Terminal de Vila Velha, será apresentado,

a seguir, esquematicamente para entendimento das operações do terminal.


15

Fluxos de Importação

Estocagem

Desembarque Costado

Desconsolidação

Armazenagem Armazéns fixo e lonados Pesagem - Portaria

Área interna do terminal

Entrada/Saída

Pátio

Figura 2.4 – Fluxograma de Importação do Terminal de Vila Velha

Nos fluxos de importação, as cargas e mercadorias descarregadas podem ir

sucessivamente para estocagem, desconsolidação, armazenagem, pesagem e saída, ou

deixar o terminal após qualquer destas etapas.

A operação de desembarque inicia com o recebimento prévio de uma relação

contendo dados do grupo de contêineres que serão embarcados. O terminal, baseado

nessas informações, faz uma reserva de área para a armazenagem das unidades,

normalmente em função de dados como local de destino, tipo específico (frigoríficos e

não frigoríficos), vazios, cheios, tara e peso bruto dos contêineres (PEREIRA, 2001).


16

Fluxos de Exportação

Estocagem

Embarque Costado

Consolidaçã

Armazenagem - Armazéns fixo e

lonados

Pesagem - Portaria

Área interna do terminal

Entrada/Saída

Pátio

Figura 2.5 – Fluxograma de Exportação do Terminal de Vila Velha

Nos fluxos de exportação, as cargas e mercadorias embarcadas entram no

terminal, vão para pesagem e podem ir sucessivamente para armazenagem,

consolidação, estocagem e embarque, ou para qualquer destas etapas após a pesagem do

caminhão.

A operação de embarque de contêineres, nas embarcações, consiste: na

retirada da unidade de carga requisitada da área de armazenagem, com o auxílio de

equipamentos adequados para esta atividade; na sua colocação no veículo de transporte

interno (caminhão); e no seu transporte interno até o costado, onde é realizado o

embarque propriamente dito no veículo que irá fazer o transporte da carga (PEREIRA,

2001).


17

Geralmente, a operação de carga do navio é realizada após a operação de

descarga, devido ao rearranjo necessário dos contêineres no interior do navio

(FERNANDES, 2001).

2.3.2 – LOCAIS DE ESTOCAGEM

O terminal está dividido em pátios de importação e exportação, dentro dos

quais existem áreas específicas para os contêineres vazios, cheios e refrigerados e,

ainda, três galpões lonados e um galpão fixo para armazenagem

Nos pátios, os contêineres são controlados pelo sistema COSMOS, que

orienta quanto ao melhor local de estocagem, objetivando uma maior agilidade nas

operações e um melhor aproveitamento do espaço. Nos armazéns, as mercadorias são

controladas pelo sistema WMS, que é uma ferramenta que possibilita um maior controle

das informações sobre a mercadoria estocada, indicando as datas e setores de

armazenagens.

Figura 2.6 – Locais de Estocagem do Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

CNT VAZIOS

GALPÃO FIXO

GALPÃO INFLÁVEL

CNT CHEIOS

GALPÃO INFLÁVEL


18

2.3.3 – EQUIPAMENTOS UTILIZADOS

No terminal em estudo existem diversos equipamentos para movimentação e

transporte das cargas, que diferem nas suas capacidades de carga e em suas

possibilidades de movimentação. Inicialmente, serão apresentados todos os

equipamentos envolvidos na operação do terminal, para depois detalhar os principais

equipamentos envolvidos nas atividades de embarque e desembarque dos navios no

terminal, como os Portaineres e os Reach Stackers.

Os equipamentos envolvidos na operação do terminal são:

• Portaineres – 2 unidades

• Guindastes – 2 unidades

• Reach Stackers – 4 unidades

• Transtaineres – 4 unidades

• Empilhadeiras pequenas – 12 unidades

• Empilhadeiras médias – 9 unidades

• Empilhadeiras grandes – 2 unidades

• Caminhões – Diversos

• Balanças – 2 unidades

Figura 2.7 – Equipamentos do terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

PORTAINER

TRANSTAINER

GUINDASTE

EMPILHADEIRA

CARRETA

REACH STACKER


19

Os portaineres, geralmente, são os equipamentos mais caros de um terminal.

Como exemplo, no terminal em estudo os dois portaineres representam cerca de 45%

do custo de capital total do terminal, ou seja, a maximização das operações de embarque

e desembarque do terminal, que utilizam estes equipamentos, estará contribuindo em

muito para um menor custo operacional do terminal como um todo.

Figura 2.8 – Portainer do Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

Em grandes terminais é comum que se utilize dois ou até três portaineres por

berço para embarcar ou desembarcar contêineres (MARQUEZ, 1997). Isto ocorre

devido a grande necessidade de agilidade nestas operações por causa dos custos de

estiva inerentes ao processo. Como a estiva é cobrada pelo número de movimentações

realizadas e pelo tempo disponível dos estivadores, o terminal tenta realizar os

embarques e desembarque o mais rápido possível para diminuir seu custo variável com

esta mão-de-obra.

Os outros equipamentos que participam da atividade de embarque e

desembarque, como o Reach Stacker e as carretas, são contratados, não impactando no

custo de capital do terminal e sim no seu custo fixo, pelo fato de serem contratados por

período e não por produtividade. Com este entendimento, pode-se observar que um


20

melhor dimensionamento da quantidade de carretas e Reach Stackers poderia trazer

menores gastos com custos fixos para o terminal, o que poderia gerar ofertas de serviços

a preços menores aos clientes.

Figura 2.9 – Figura do Reach Stacker - A Fonte: PEREIRA (2001)

A velocidade de deslocamento, de empilhamento e de transbordo do Reach

Stacker supera todos os outros equipamentos do mesmo tipo com autonomia de

içamento e, por isso, tem sido muito utilizado nos terminais de contêineres brasileiros.

Porém, possui custo elevado de aquisição e manutenção em relação às outras

empilhadeiras. Além disso, seu raio de giro muito largo, em torno de 15 metros, faz com

que os corredores entre as pilhas de contêineres sejam muito largas, diminuindo a

capacidade de armazenamento do pátio de estocagem (MARQUEZ, 1997).

Figura 2.10 – Figura do Reach Stacker - B Fonte: PEREIRA (2001)


21

Com uma movimentação anual de cerca de 100.000 unidades de contêineres,

o Terminal de Vila Velha vem se caracterizando como um dos principais portos do

Estado nesta especialidade. Junto a essa importância, cresce também os fatores de

restrições operacionais do Terminal, como espaço para armazenamento dos contêineres

e o número de equipamentos envolvidos no processo. Estes fatores determinam a

competitividade do Porto no cenário nacional e com isto se faz necessário, cada vez

mais, estudos operacionais que contribuam para o aprimoramento dos processos e

minimizem os seus custos portuários.

Hoje, administradores portuários de todo o mundo compreendem a

importância de estudos voltados à maximização dos processos e à redução dos custos.

Alguns destes estudos serão apresentados e comentados quanto as suas finalidades,

objetivos e importâncias.

2.4 – ALGUNS ESTUDOS OPERACIONAIS REALIZADOS EM

TERMINAIS MULTIMODAIS

O transporte tem um papel preponderante na qualidade dos serviços

logísticos, pois impacta diretamente no tempo de entrega, na confiabilidade e na

segurança dos produtos. Administrar o transporte significa tomar decisões sobre um

amplo conjunto de aspectos e, segundo FLEURY (2003), estas decisões podem ser

classificadas em dois grandes grupos:

• decisões estratégicas;

• decisões operacionais.

As decisões estratégicas se caracterizam pelos impactos de longo prazo e se

referem basicamente a aspectos estruturais. As decisões operacionais são geralmente de

curto prazo e se referem às tarefas diárias dos responsáveis pelo transporte.


22

Segundo RIBEIRO (2000), desde 1980 a capacidade dos navios de contêiner

quase triplicou. Um dos fatores que contribuíram para isso foi à introdução dos navios

“Pós-Panamax”, maiores que 8000 TEUS. Com estas evoluções, os volumes

transportados pelos navios encontraram como limitantes ao seu crescimento fatores

tecnológicos, naturais e de economia de escala nos portos.

Os principais fatores limitantes são as profundidades dos cais, o alcance dos

portaineres e a quantidade de contêineres que tem que ser movimentada pelos terminais

em um espaço de tempo muito curto. O principal problema decorrente é o tempo gasto

nos terminais portuários, o que pode ser enfrentado com uma melhor adequação entre as

características desses grandes navios e os projetos dos guindastes, além da introdução

de novas tecnologias, como a que permite que portaineres movimentem mais

contêineres por vez, e com o planejamento e adequação da operação do terminal no

serviço ofertado aos clientes.

Hoje, os gerentes de terminais privados e públicos têm tentado cada vez mais

avançar nos estudos de suas operações, procurando melhorá-las para aumentar suas

competitividades no mercado. Com isto, cada vez mais busca-se por profissionais e

consultorias especializadas para realização de estudos na área portuária, objetivando a

maximização dos processos e a diminuição dos custos. Os sistemas portuários,

normalmente, são sistemas operacionais complexos. Uma das técnicas muito utilizadas

para análise destes sistemas é a Simulação, que é apresentada em diversos trabalhos

como uma técnica que facilita a análise destes sistemas.

Em 1999, YUN and CHOI já comentavam que a Simulação é considerada

como uma das melhores ferramentas usadas para analisar qualquer sistema real não

trivial. A Simulação é freqüentemente usada antes da operação com o sistema real,

como um mediador para uma situação dinâmica e para análise de sistemas complexos.

Como o Terminal de Vila Velha é um sistema dinâmico com processos e

atividades inteligados, tornando-os complexos e difíceis de serem estudados

individualmente, a técnica de simulação é recomendada para o estudo.


23

Visando mostrar a aplicabilidade da Simulação, serão apresentados alguns

estudos operacionais realizados na área portuária, procurando o dimensionamento de

gargalos operacionais, a determinação do melhor arranjo para os equipamentos dos

terminais e a identificação das modificações a serem efetuadas para alteração das

capacidades do terminal.

Um dos estudos foi desenvolvido por SHABAYEK and YEUNG (2001), da

Universidade de Pokfulam, sobre um modelo de simulação para o terminal de Kwai

Chung, em Hong Kong, na China, que em 1998 movimentou 66% das cargas de

contêineres da Ásia.

O objetivo era investigar até que ponto um modelo de simulação poderia

predizer a operação portuária com a melhor precisão possível. Em confirmação à

técnica utilizada, o modelo criado mostrou-se útil para verificação de importantes

parâmetros como médias dos tempos de utilização do sistema, para análises de custo,

para o planejamento de futuras instalações e berços de atracação e para verificações do

desempenho do terminal quanto à capacidade de movimentação das mercadorias.

Outro trabalho com o foco de investigar a capacidade do terminal, analisando

o desempenho do terminal de contêineres em relação as suas técnicas de manipulação,

foi apresentado por KIA, et al. (2002). Nele, os autores analisam o terminal de

contêineres através da técnica de simulação, comparando dois sistemas operacionais

diferentes, o atual e o proposto. Em sua análise é descrito que, antes de se promover a

criação do modelo para estudo, é essencial ter uma compreensão completa dos

elementos mais importantes do sistema do porto. O fracasso operacional em qualquer

etapa do processo terá um impacto direto na operação dos navios, inclusive ocasionando

filas de navio para atracação no porto. Em geral, o sistema de filas em um terminal

marítimo pode ser avaliado analiticamente sob algumas condições. Porém, como os

dados e a configurações das filas são mais sofisticadas neste caso, os autores tiveram

que recorrer à técnica de simulação.


24

No trabalho de KIA et al. (2002), foram verificados vários softwares de

simulação, como Simview Versão 2.31, Simview (1995), GPSS/H, Simprocess,

Simfactory e concluiu-se que o uso da Simulação tornou-se uma ótima aproximação da

realidade para se avaliar layout e operações complexas. A simulação permitiu investigar

o impacto positivo do descarregamento dos navios para a área de estocagem, identificar

a área congestionada do terminal e comparar dois sistemas operacionais que conduzem

a economizar significativamente a área de utilização do porto.

LEGATO and MAZZA (2000), também ilustram o emprego da técnica da

simulação probabilística para o dimensionamento de um sistema portuário. Em sua

pesquisa sobre o planejamento e a otimização de recursos em um terminal de

contêineres falam da necessidade da utilização de técnicas modernas de simulação para

uma boa administração das atividades logísticas em um terminal de contêineres

moderno. Eles explicam que as atividades de logística são caras e particularmente

complexas, requerendo o uso combinado de vários recursos caros (berços, guindastes,

força de trabalho especializada, e outros). Por outro lado, a competitividade de um

terminal é medida em termos de um nível de serviço adequado oferecido a companhias

de navegação. Assim, uma meta primária para o gerente do terminal está em reduzir os

tempos de operação dos contêineres e diminuir o tempo que eles gastam no terminal,

desde o momento de atracação dos navios até o momento que deixam o terminal. Para

ilustrar estas afirmações, eles realizaram o estudo no terminal Gioia Tauro, na Itália,

projetando um modelo quantitativo especializado para análise de filas no terminal,

buscando uma melhor administração das operações, e uma otimização da capacidade do

terminal. Após a análise dos gráficos com a linguagem visual do SLAM, concluíram

que a modelagem mostrou-se efetiva para desenvolver decisões sobre um terminal de

contêineres marítimo. Apesar da grande quantidade de dados a serem manipulados, a

validação atesta que as medidas do sistema são satisfatórias.

Em outro trabalho, KOSAN and PRESTON (1999), desenvolveram um

modelo com o objetivo de determinar a melhor estratégia de armazenagem. O resultado

da pesquisa apresentou a análise de diferentes níveis de recursos e uma comparação dos

tipos de atendimento com a disciplina FIFO, LIFO e Randômica na operação praticada


25

pelo porto de Brisbane, na Austrália. A conclusão obtida com o estudo foi de que as

disciplinas de atendimento apresentaram pequenas diferenças nos tempos de processo.

Outro item observado é que o tempo de processo decresce exponencialmente com o

aumento de maquinas para o atendimento

Em SALIBY et al. (2003), é apresentado um trabalho que descreve um

modelo de simulação de operações portuárias para um porto que atende plataformas de

petróleo localizadas no litoral brasileiro. Foram feitos experimentos para testar

diferentes políticas operacionais e estratégicas. Além disso, foram tratadas questões

relacionadas à demanda e ao perfil da frota e seus efeitos no desempenho do sistema. A

operação de suprimento às plataformas requer grandes investimentos e possui custos

operacionais muito altos, principalmente no que se refere às diárias pagas às

embarcações de apoio e na operação do porto que atende estas embarcações. Em

sistemas como este é fundamental a utilização eficiente dos recursos e, ainda, é

necessário desenvolver instrumentos capazes de lidar com tal complexidade, de maneira

que se possa determinar de forma mais precisa as necessidades de expansão de

capacidade em função do aumento de demanda. Tais instrumentos devem permitir fazer

avaliações de alternativas possíveis no arranjo dos atuais recursos e mesmo na avaliação

dos efeitos de mudanças no modo de operação e na tecnologia empregada no sistema.

O trabalho relatou alguns aspectos do desenvolvimento de uma ferramenta

elaborada para apoiar o planejamento de capacidade de um terminal portuário de apoio

a operações off-shore. A técnica empregada foi a simulação computacional, que se

aplica quando as relações que compõem o sistema em estudo não são simples o

suficiente para que possam ser utilizados métodos otimizantes. Além disto, permite

estudar a operação de sistemas como o porto em questão, da forma como ele funciona

atualmente e também da forma como poderia vir a funcionar. A abordagem torna-se

muito útil quando se estuda a adoção de novas tecnologias, quando se experimentam

novos arranjos dos recursos e quando o custo de implementação de um novo processo

(implementar e observar seu desempenho) é muito alto para que se assuma o risco do

insucesso.


26

No modelo computacional desenvolvido por SALIBY et al. (2003) no

software ARENA, as embarcações são os "clientes" do porto, que terão um tempo de

atendimento maior ou menor, dependendo da quantidade e do tipo de recursos

disponíveis, bem como da disponibilidade de materiais demandados pelas embarcações

no momento da sua chegada. Os experimentos mostraram que a simulação das

operações portuárias permitiu a identificação do ponto de saturação do porto, ou seja,

até que demanda o porto poderia atender a um determinado nível de serviço. Além

disso, foi possível identificar se existia alguma vantagem no deslocamento de

embarcações exclusivas para um outro porto. Através do modelo, também se testou a

possibilidade de reestruturação do perfil da frota. O resultado indicou que esta mudança

não faria efeito para um aumento de demanda de até 10%. Os outros experimentos

buscaram responder perguntas relacionadas aos investimentos necessários à melhoria do

nível de serviço. As características tecnológicas dos equipamentos foram avaliadas, bem

como as mudanças nas características operacionais do sistema. O dimensionamento de

recursos foi visto de forma a contemplar não somente à questões tecnológicas, mas

também a quantidade a ser utilizada.

2.5 – CONCLUSÃO

Neste capítulo, destinado à caracterização do local de estudo, foi apresentada

uma breve evolução dos terminais multimodais e descrito os conceitos sobre unitização,

cargas unitizadas e os tipos de contêineres utilizados.

Foram a seguir apresentados os processos operacionais realizados e os

equipamentos geralmente utilizados, nos terminais multimodais e, ainda, apresentadas

as características, tipos de cargas movimentadas e locais de atracação do terminal.

Por fim, foram apresentadas pesquisas realizadas em terminais marítimos,

apresentando algumas metodologias de análise.

A metodologia de simulação através da criação de um modelo lógico –

matemático será apresentada no capítulo seguinte identificando suas características,

formas de criação e análise dos dados envolvidos no processo.


27

3 – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA


Atualmente, as empresas enfrentam constantes mudanças nos padrões

gerenciais geradas pelo aumento das exigências dos consumidores, aumento da

automação, abertura da economia e globalização (GAVIRA, 2003). Dentre as mais

importantes medidas adotadas pelas empresas para enfrentar estas situações estão a

utilização de novas formas de gestão, novas técnicas de apoio à decisão e

principalmente a busca pelo aprimoramento de suas operações.

Em diversas situações gerenciais, somente a intuição e a experiência não

propiciam informações suficientes à tomada de decisões. Portanto, se faz necessário

uma análise mais profunda onde se possa indicar as soluções para os problemas. Estas

análises são normalmente realizadas com o auxílio das técnicas da Pesquisa Operacional

(LIEBERMAN e HILLIER, 1988), com as quais são criados modelos ajustados à

realidade para apoiar a tomada de decisão.

Segundo GAVIRA (2003), o crescimento da utilização das técnicas de

Pesquisa Operacional em empresas industriais e de serviços demonstra o esforço de seus

administradores em manter estas empresas sólidas e competitivas no mercado, e

também a confiança na utilização destas técnicas para tomadas de decisões.

Uma das técnicas muito utilizada da Pesquisa Operacional é a Simulação de

Sistemas, que será a ferramenta utilizada para análise deste estudo no Terminal de

Contêineres de Vila Velha.

3.2 – A PESQUISA OPERACIONAL

Segundo GAVIRA (2003), o avanço da Pesquisa Operacional no mundo pode

ser dividido em três fases distintas:


28

• Antes da Segunda Guerra Mundial: Onde era utilizada em aplicações

isoladas, somente por poucos que conheciam suas teorias.

• Durante a Segunda Guerra Mundial: Onde foi utilizada em problemas

militares de natureza logística, tática, estratégia e de alocação de recursos.

• No Período Pós-Guerra: Onde a utilização da técnica da Pesquisa

Operacional foi estendida para as empresas que se viram com problemas de

decisão de grande complexidade. Estas técnicas passaram a ser utilizadas em

problemas de gerenciamento de atividades produtivas, ocasionando com isto

sua popularização.

Nos últimos anos, as técnicas e as aplicações da Pesquisa Operacional

diversificaram-se, abrangendo a indústria, o comércio, serviços e setores

governamentais. Atualmente, as áreas de expressiva importância estratégica que mais

utilizam a Pesquisa Operacional são ligadas à energia, gestão industrial, gestão da

qualidade, administração de operações, logísticas, finanças, marketing, planejamento,

gestão de serviços e informação.

No Brasil, a Pesquisa Operacional surgiu por volta dos anos 50 nos cursos de

graduação, como Engenharia, Economia, Matemática e Estatística, implantadas por

professores da Universidade de São Paulo (USP), Instituto Tecnológico da Aeronáutica

(ITA), Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC). Em 1960, com a

criação de cursos de pós-graduação na área de Pesquisa Operacional e a aquisição dos

primeiros computadores, multiplicaram-se as possibilidades de sua utilização. Assim,

diversas empresas começaram a utilizar a Pesquisa Operacional em suas atividades, com

o apoio do conhecimento das universidades (GAVIRA, 2003).

Os primeiros setores a utilizar-se das técnicas de Pesquisa Operacional na

época foram os de siderurgia, eletricidade, transportes, petróleo e telecomunicações,

nos quais foram desenvolvidos os grandes projetos das estatais.


29

Segundo KELTON et al. (1998), resultados de pesquisas sobre a utilização de

análise quantitativa em empresas norte-americanas revelam que as técnicas mais

utilizadas são: Análise Estatística, Programação Linear, Simulação, Modelos de Rede,

PERT-CPM e Teoria das Filas.

No Brasil, existem poucas pesquisas sobre o grau de utilização dessas técnicas

da modelagem de sistemas. Com exceção de algumas empresas, as evidências parecem

demonstrar um grau muito baixo de uso desses modelos e técnicas no processo

decisório em geral. No campo da Logística, entretanto, muitas empresas especializadas

já começam a utilizar modelos básicos de Pesquisa Operacional.

No presente estudo serão descritas detalhadamente duas técnicas da Pesquisa

Operacional, que são a “Teoria das Filas” e a “Simulação”. Elas procuram representar

os processos e atividades de um sistema através de modelos.

3.2.1 – CONCEITO DE SISTEMAS

O termo “Sistemas” tem sido usado em tantas situações que é difícil criar uma

definição suficientemente ampla e ao mesmo tempo concisa e útil. Segundo CRUZ

(1993), Sistema é um conjunto de elementos ou componentes interligados capazes de

realizar uma atividade comum.

Para PRADO (1999a), Sistema pode ser definido como: “Uma agregação de

objetos que possuem alguma interação ou interdependência” . Como exemplo, dentro de

uma usina siderúrgica podem existir vários sistemas, os quais são constituídos por

processos que determinam os subsistemas. Sistema pode ser todo o complexo de uma

empresa ou somente um único setor. A escolha dos limites para o sistema em estudo irá

depender do interesse do estudo.

Os sistemas podem ser contínuos ou discretos. Os discretos são constituídos

de componentes discretos ou inteiros como, por exemplo, caminhões, pessoas, navios e

outros. Nos sistemas contínuos a principal entidade em estudo existe em quantidades


30

contínuas, como o fluxo de uma determinada substância líquida por uma tubulação

(PRADO, 1999a).

A simulação de sistemas contínuos tem sido utilizada na Engenharia

Eletromecânica em processos que possuem um número pequeno de variáveis que

podem ser descritas por equações diferenciais. A simulação de sistemas discretos

encontra aplicações principalmente na Engenharia de Produção e na Engenharia de

Sistemas. Alguns dos diversos tipos de sistemas possíveis de serem modelados e

simulados são:

• Sistemas de Produção

• Sistemas de Transporte

• Sistemas Computacionais

• Sistemas Administrativos

• Sistemas de Prestação de Serviços

3.2.2 – MODELAGEM DE SISTEMAS

Como apresentado, a Pesquisa Operacional se propõe a estudar sistemas para

tentar aferir algumas hipóteses sobre os relacionamentos entre os diversos componentes,

ou para concluir sobre o desempenho do sistema exposto a novas condições.

Estudos de novas hipóteses ou alterações em sistemas reais seriam os ideais,

se não desestabilizassem o sistema e nem fossem muito caros. Como geralmente o

estudo destas modificações ou hipóteses não podem ser realizados sobre o sistema real,

cria-se um modelo capaz de reproduzir o sistema real em suas características, para que

nele se possa efetuar as análises das novas condições.


31

Figura 3.1 – Representação esquemática de um modelo de sistemas Fonte: Adaptado de FREITAS (2001)

Em diversos casos, os estudos de sistemas sob determinadas condições

somente se tornam possíveis mediante o uso da modelagem, que é uma ferramenta que

o analista dispõe para representar o sistema em estudo e através desta representação

gerar as alterações necessárias à sua analise, que não seriam possíveis de proceder sobre

o sistema real.

Segundo MENEZES (2002), modelo é o elemento que faz o trabalho de

ligação entre o observável e o não observável. Assim sendo, a elaboração de um modelo

pressupõe um processo de abstração.

Normalmente, os modelos são utilizados como veículos para experimentação,

muitas vezes em procedimentos do tipo de tentativa e erro, onde se pode mostrar o

efeito de diversas políticas de gerenciamento (FREITAS, 2001).

3.2.3 – CLASSIFICAÇÃO DOS MODELOS

Segundo MENEZES (2002), os modelos podem ser classificados como:

Normativos ou Descritivos:

Um modelo normativo estabelece o que deve ser feito, ou seja, apresenta a um

padrão a ser seguido (ex: a melhor distribuição de tempo entre duas máquinas). Os

Modelo do Sistema

Sistema do Mundo Real

Saída (respostas) Entradas (dados)

Experimentação


32

modelos descritivos retratam os fatos como eles são de fato, não dando soluções para os

problemas, mas mostrando o que acontece se as variáveis do problema forem alteradas

(ex: simulação de uma operação no pátio de um terminal).

Físicos ou Abstratos (matemáticos):

Os modelos físicos são réplicas físicas de formas, conteúdo, peso, etc e

normalmente são feitos em escalas reduzidas (ex: uma maquete de um laboratório de

informática). Os modelos abstratos são compostos por representações do sistema (ex.:

equações matemáticas que determinam o comportamento dos elementos físicos do

sistema).

Estáticos ou Dinâmicos:

Os modelos estáticos descrevem situações em que relações entre as variáveis

são constantes ao longo do tempo (ex: um organograma da estrutura de uma empresa).

O modelo dinâmico apresenta a possibilidade de alteração das relações entre as

variáveis (ex: o modelo de movimentação de cargas no porto).

Determinísticos ou Probabilísticos (Estocásticos):

Um modelo determinístico estabelece um relacionamento exato entre o

conjunto de suas variáveis, supondo que todas as variáveis não variem em relação ao

tempo ou a outros fatores. Já um modelo probabilístico considera a possibilidade de

risco ou do aparecimento de um evento estocástico no seu relacionamento interno,

levando-se em consideração as incertezas das condições de uma ou mais variáveis

aleatórias.

Estáveis e Não-Estáveis:

Os sistemas estáveis apresentam condições iniciais que o sistema volta a

assumir ao inicio de cada ciclo de repetição do processo, com atividades ou eventos

finais a cada processo. Os sistemas não-estáveis não voltam a assumir as mesmas

condições iniciais anteriores e nem contemplam um evento que determina o fim do

processo.


33

Estas classificações de modelos se aplicam a todas as técnicas da Pesquisa

Operacional, incluindo a de simulação, que no presente trabalho estará efetivando a

modelagem do Terminal de Vila Velha, através de um modelo classificado como:

probabilístico, dinâmico, abstrato, descritivo e estável.

O objetivo de simular sistemas estáveis é compreender seu comportamento ao

longo de um período predeterminado e com duração fixa. Como as condições iniciais

fixas e o período simulado fixo, o único fator controlável é o número de repetições.

Segundo FERREIRA (2002), o modelo abstrato (ou matemático) permite o

tratamento de problemas estruturados e não-estruturados, com as seguintes vantagens:

• Permite analisar, descobrir e entender os fatos de uma dada situação;

• Evidencia relações entre os vários aspectos do problema;

• Indica quais dados devem receber tratamento quantitativo;

• Permite estabelecer medidas sobre a eficácia do sistema;

• Permite tratar o problema no seu conjunto, considerando todas as

variáveis principais simultaneamente;

• Permite o processamento de dados, proporcionando respostas imediatas e

em grande escala.

3.3 - TEORIA DAS FILAS

Quando a demanda por um serviço cresce além da sua capacidade de

atendimento, forma-se uma fila de espera. Exemplos clássicos destas filas são: aviões

aguardando para aterrizagem; navios aguardando para serem carregados ou

descarregados; pessoas aguardando em restaurantes, em hospitais, em caixas de banco,

entre outros.

A Teoria das Filas permite o estudo matemático destas filas de espera,

determinando fatores tais como: comprimento médio da fila, tempo médio de espera do

usuário por serviço e outros (SINAY, 2002). Para isto, utiliza conceitos básicos de

processos estocásticos e de matemática aplicada para analisar o fenômeno da formação


34

de filas e suas características, tratando os tempos como variáveis aleatórias, que não têm

valores individualmente previsíveis, porém possuem regularidade estatística.

A abordagem matemática das filas iniciou no princípio do século XX (1908)

em Copenhague, Dinamarca, através de A. K. Erlang, considerado o pai da Teoria das

Filas, quando trabalhava em uma companhia telefônica estudando o problema de

redimensionamento de centrais/telefônicas. Somente a partir da Segunda Guerra

Mundial a Teoria foi aplicada a outros problemas de filas. Apesar do progresso

alcançado, vários problemas não podem ser adequadamente resolvidos pela Teoria das

Filas por causa das complexidades matemáticas envolvidas.

3.3.1 – SISTEMAS DE FILAS

Dentre os elementos que compõe um sistema de filas estão:

• os clientes que formam as filas, aguardando por algum tipo de serviço;

• os servidores que formam os canais de serviço para atendimento dos

“clientes”;

• a população que é formada pelos indivíduos ou mercadorias que

possivelmente podem ser atendidos pelo sistema.

Clientes são a forma genérica de se designar uma pessoa, um navio ou uma

mercadoria e os servidores são chamados de pontos de atendimento.

Figura 3.2 – Sistema de Filas

Fonte: Adaptado de FREITAS (2001)

População

Clientes

Atendimento


35

Um sistema de filas é caracterizado por:

• Processo de chegadas dos usuários ao sistema;

• Processo do serviço de atendimento realizado;

• Disciplina da fila;

• Capacidade do sistema;

• Número de postos de atendimento em paralelo;

• Número de serviços realizados.

Em um sistema de filas, pode-se identificar as seguintes variáveis:

• Variáveis referentes ao sistema:

TS = Tempo médio de permanência no sistema

NS = Número médio de clientes no sistema

• Variáveis referentes ao processo de chegada:

λ = Ritmo médio de chegada

IC = Ritmo médio de chegada

Por definição, tem-se que:

IC = 1/λ eq(1)

• Variáveis referentes à fila:

TF = Tempo médio de permanência na fila

NF = Número médio de clientes na fila

• Variáveis referentes ao processo de atendimento:

TA = Tempo médio de atendimento ou de serviço

M = Quantidade de atendentes

NA = Número médio de clientes que estão sendo atendidos

µ = Ritmo médio de atendimento de cada atendente

Por definição, tem-se que:

TA = 1/µ, eq(2)


36

Segundo SINAY (2002), a caracterização das chegadas é, normalmente,

função da média das chegadas por unidade de tempo ou, do tempo médio entre

chegadas sucessivas. Se as chegadas forem conhecidas, e se o processo for

determinístico, uma destas médias determina completamente o processo de chegadas. Se

houver incerteza, e se o processo for probabilístico ou estocástico, estas médias não são

suficientes para a caracterização das chegadas, sendo necessário definir a distribuição de

probabilidade da variável aleatória que representa o tempo entre chegadas sucessivas ou

o número de usuários chegando para atendimento.

As chegadas ao sistema podem ser individuais ou por grupos, sendo que o

número de cada grupo pode ser também probabilístico. Portanto, conforme visto, é

necessário o estudo em particular de cada operação, pois cada processo operacional tem

suas peculiaridades.

As notações utilizadas na Teoria das Filas são as notações de Kendall, em

homenagem ao criador David Kendall, a qual é universalmente adotada por todos que

estudam e aplicam a os modelos da Teoria das Filas. O modelo pode ser descrito da

seguinte forma:

A/B/c/K/m/Z, eq(3)

onde:

• A - descreve a distribuição dos intervalos entre chegadas;

• B – descreve a distribuição do tempo de serviço;

• c – é a quantidade de atendentes;

• K – é a capacidade máxima do sistema (número máximo de clientes no

sistema);

• m – é o tamanho da população que forneceu os clientes;

• Z – é a disciplina da fila.

Os valores para A e B dependem do tipo de distribuição a que elas se referem:

• M: Exponencial Negativa ou Marcoviano ou Poisson;


37

• E[k]: Erlang de estágio k;

• H[k]: Hiper-exponencial de estágio k;

• D: Determinística, se o processo de chegada estiver associado a uma

distribuição constante;

• G: Geral se o processo de chegada estiver associado a uma distribuição

qualquer.

Outra característica importante é a prioridade de atendimento, ou seja, o

critério de decisão ou disciplina da fila sobre a ordem de atendimento. Existem três

principais formas de atendimento:

• FIFO – O primeiro que chega é o primeiro a ser atendido (ex: fila única);

• LIFO – O último que chega é o primeiro a ser atendido (ex: sistema de

pilhas);

• SIRO – Seleção aleatória (ex: sorteio de senhas), entre outras.

Segundo SINAY (2002), o objetivo de um analista de sistemas de filas é

projetar sistemas ótimos segundo algum critério previamente definido. Todos estes

critérios normalmente estão em função de três medidas : número ideal de elementos na

fila; tempo de espera ideal para cada usuário; e tempo ocioso dos servidores.

Usualmente, tende-se a diminuir na medida do possível estes três valores. Observa-se

que existe um conflito nesta tarefa pois, por exemplo, a diminuição dos dois primeiros

valores pode ser obtida pelo aumento de postos de atendimento em paralelo, o que pode

implicar em aumento de tempo ocioso de cada servidor. Para poder chegar a uma

conclusão sobre a operacionalidade do processo, deve-se associar a cada um dos

números ideais um custo e compor esses custos seguindo algum critério que otimize o

resultado.

3.3.2 – MODELOS DE FILAS APLICADOS AO SETOR PORTUÁRIO

O estudo dos sistemas através da Teoria das Filas tem sido empregado em

vários setores como em linhas de produção, comunicação, bancos, supermercados,


38

transporte e outros vários segmentos. Nos transportes, a modelagem de filas tem sido

usada no transporte ferroviário, rodoviário, marítimo e no transporte dentro de prédios,

através de elevadores.

No estudo da modelagem analítica de portos através da Teoria das Filas,

pode-se observar à existência de diversas aplicações para apoiar análises econômicas,

outras para determinação do número de berços e outras mais abrangentes.

Segundo CARVALHO (2003), na década de 70, o aspecto da operação

portuária que primeiro atraiu atenção dos estudiosos foi a espera dos navios nos portos.

Em uma conferência da UNCTAD, realizada em Genebra em 1976, foi apresentado um

balanço da retenção dos navios em 30 portos do mundo, em um período de pesquisa de

1971 a 1976, no qual os tempos médios de espera dos navios com carga geral nesses

portos foram de 2.2 dias até 40.5 dias no último ano da pesquisa.

Constata-se que os processos de chegadas e de atendimento observados nos

portos podem ser representados por três principais tipos de filas, mais usados para

fornecer medidas de tempo de espera e de atendimento necessários no estabelecimento

das taxas de ocupação dos berços. Estes modelos de filas são apresentados abaixo,

utilizando a notação condensada A/B/c, na qual se pressupõe o tamanho da fila e

população infinitas e a disciplina de atendimento da fila sendo FIFO.

• M/M/c, onde:

M – Tempo de chegada, representado por uma distribuição

Exponencial Negativa ou a de Poisson;

M – Tempo de atendimento, representado por uma distribuição


c – Número de postos de atendimento.


39

• M/E(k)/c, onde:

M – Tempo de chegada, representado por uma distribuição


E(k) – Tempo de atendimento, representado por uma distribuição

tipo Erlang de índice k;


• E(k)/E(k)/c, onde:

E(k) – Tempo de chegada, representado por uma distribuição tipo

Erlang de índice k;

E(k) – Tempo de atendimento, representado por uma distribuição

tipo Erlang de índice k;


3.4 –SIMULAÇÃO DE SISTEMAS

O aumento da competitividade entre as empresas por novos clientes tem

gerado uma reorganização, para que as decisões cada vez mais complexas possam ser

tomadas de forma científica. Hoje, já existem métodos que possibilitam somar a lógica

matemática ao empirismo e à experiência dos analistas: um destes métodos é a

Simulação de Sistemas.

De acordo com FREITAS (2001), a Simulação computacional de sistemas

consiste na utilização de determinadas técnicas matemáticas, empregadas em

computadores digitais, as quais permitem imitar o funcionamento de praticamente

qualquer tipo de operação ou processo (sistemas) do mundo real.

Devido ao surgimento de ferramentas cada vez mais acessíveis, tanto em

termos de custo quanto em facilidade de uso, a simulação tem se popularizado e

fornecido importantes resultados.


40

3.4.1 – CONCEITO DE SIMULAÇÃO

A simulação é uma ferramenta da Pesquisa Operacional que permite a geração

de cenários, a partir dos quais pode-se orientar o processo de tomada de decisão,

proceder às análises e avaliações de sistemas e propor soluções para a melhoria de

performance, podendo todos estes procedimentos ter por conotação parâmetros técnicos

e/ou econômicos.

Diversos autores e professores classificam e conceituam a simulação de

sistemas de vários modos diferentes:

PRADO (1999a), diz que “Simulação é a técnica de solução de um problema

pela análise de um modelo que descreve o comportamento do sistema, usando um

computador digital”.

Segundo FERREIRA (2002), a simulação de sistemas é uma técnica cujas

ferramentas permitem efetuar experimentos sobre um sistema sem que necessariamente

sejam realizados sobre o sistema real. Ela constitui-se da elaboração de um modelo

lógico-matemático que represente as características do sistema que se deseja estudar.

Uma vez que este modelo responda pelas características da realidade, pode-se então

obter dados da realidade, submetê-los ao modelo e analisar o comportamento do

sistema. A operação do modelo permite testar modificações e outras hipóteses,

avaliando-as através de análises dos resultados das simulações.

Conforme KELTON et al. (1998), a simulação é uma coleção de métodos e

aplicações que imitam o comportamento do sistema real.

Logo, pode-se concluir que a Simulação é uma técnica de modelagem e

análise, que é utilizada para avaliar e aprimorar os sistemas dinâmicos e estáticos de

todos os tipos.


41

3.4.2 – EVOLUÇÃO DA SIMULAÇÃO

Segundo GAVIRA (2003), a partir da definição de que simular é construir

modelos de sistemas reais, experimentá-los e aprender com eles, pode concluir que a

simulação é uma técnica muito antiga, pois desde os primórdios o homem vem

utilizando-se das pinturas e desenhos para simular suas caçadas e rituais. Com o

avanço do tempo, a procura pela solução de problemas através de uma analogia com

a realidade teve um grande crescimento, que somado a impossibilidade cada vez

maior de testar hipóteses de resolução diretamente no sistema real, levaram o homem

a criar técnicas como a Simulação.

A partir dos primeiros computadores, no início da década de 50, a idéia do

estudo através da simulação foi ampliada para solução de problemas probabilísticos

de caráter mais amplo, como é o caso das filas de espera. Nascia assim a simulação

de Monte Carlo (SALIBY, 1989). Este método será mais detalhadamente explicado

oportunamente.

Segundo GAVIRA (2003), a Simulação se tornou uma abordagem de estudo

cada vez mais utilizada nas mais variadas áreas de conhecimento, devido à crescente

complexidade dos problemas e à maior disponibilidade de recursos.

Outro fator importante para o avanço da Simulação de Sistemas é a crescente

competição entre as empresas de informática responsáveis por apresentar cada vez

mais e melhores equipamentos. A indústria de softwares também vem acompanhando

esta evolução e tornando seus produtos (programas e linguagens) mais acessíveis,

contribuindo fortemente para o avanço da utilização desta técnica. Alguns aplicativos

computacionais de simulação são mundialmente conhecidos como: Arena, Promodel,

Automod, Taylor, Gasp, Gpss, Simscript, Siman.


42

Tabela 3.1 – Evolução da Simulação de Sistemas Fonte: Adaptado de GAVIRA (2003)

Apesar de todo o avanço já conquistado pelas ferramentas de simulação, elas

continuam a se modernizar e a evoluir, tornando-se cada vez mais flexíveis e fáceis de

usar, além de apresentarem melhores recursos gráficos, de comunicação e interação com

o usuário (GAVIRA, 2003).

Neste presente estudo será utilizada a simulação computacional de sistemas

através do programa ARENA, o qual roda na base do SIMAN, originário do início dos

anos 80. Este simulador contém uma moderna gama de recursos para análises das filas,

possibilitando ao usuário uma melhor visualização dos fluxos nos processos.

Anos Tipo Características Software

50 e 60Linguagens de

propósito geral

PASCAL,

FORTRAN e C

70 e

começo

dos 80

Linguagens de

Simulação

SIMSCRIPT,

GPSS, GASP

IV, DYNAMO,

SIMAN e SLAM

80 e

início

dos 90

Simuladores

de alto padrão

SIMFACTORY

e XCELL

Após 90

Pacotes e

programas de

Simulação

PROMODEL

FOR

WINDOWS e

ARENA v4.0 ou

Superior

Aplicação em grandes corporações;

Grandes investimentos em capital;

Aplicaveis a qualquer contexto;

Exigem conhecimento profundo da linguagem;

Exigem muito tempo de desenvolvimento;

Normalmente não são reutilizáveis;

Utilizado em um maior número de corporações;

Desenvolvimento e uso dos pacotes de linguagem;

Surgimento de linguagens de simulação baseadas em System

Dynamics ;

Comandos projetados para tratar lógica de filas;

Já apresentam-se mais amigaveis, porém ainda necessitam de

programadores especializados.

Introdução do PC e da animação;

Facilidade de uso;

Menos flexível que as linguagens de propósito geral e de

simulação;

Projetado para permitir a modelagem rápida

Dispõe de elementos específicos para representar filas,

transportadores e outros;

Restringem-se a sistemas de certos tipos.

Melhor animação e facilidade de uso;

Fácil integração com outras linguagens de programação

Usada na fase de projeto;

Grande uso em serviços;

Uso para controle de sistemas reais;

Grande interação com outros pacotes (base de dados e

processamento de textos);

Modelagem rápida

Integram a flexibilidade das linguagens de simulação, com a

facilidade de uso dos pacotes de simulação.


43

3.4.3 – VANTAGENS E DESVANTAGENS DA SIMULAÇÃO

Alguns dos benefícios da simulação citados por FREITAS (2001) e GAVIRA

(2003) são:

• Possibilidade de utilização de um modelo inúmeras vezes para avaliar

projetos e políticas propostas;

• Facilidades para aplicação da simulação em relação aos métodos

analíticos;

• Possibilidade de avaliação de novas políticas e procedimentos

operacionais, sem que o sistema real seja perturbado;

• O controle do tempo da simulação faz com que se possam reproduzir os

fenômenos de maneira lenta ou acelerada, para que se possa melhor

estudá-los;

• Compreende-se quais variáveis são mais importantes em relação à

performance e como as mesmas interagem entre si e com os outros

elementos do sistema;

• A facilidade na identificação de “gargalos”, como fluxos de materiais,

informações e produtos, pode ser obtida de forma facilitada,

principalmente com a ajuda visual.

Apesar de diversas vantagens, o processo de simulação também apresenta

algumas desvantagens, como:

• Dificuldade na elaboração dos modelos, necessitando de pessoal treinado;

• Os resultados da simulação são, muitas vezes, de difícil interpretação;

• A modelagem, a coleta de dados e a experimentação consomem muitos

recursos e tempo.


44

3.4.4 – METODOLOGIA PARA SIMULAÇÃO DE SISTEMAS

De acordo com FREITAS (2001), a metodologia científica utilizada na

simulação de sistemas é composta das seguintes etapas:

ETAPA DE PLANEJAMENTO, envolvendo as seguintes atividades:

• Formulação do Problema: É o estudo do problema, com a formulação

clara da questão a ser resolvida e a definição das metas e objetivos a serem

alcançados.

• Definição do Sistema e Planejamento do Projeto: É a definição dos

procedimentos a serem executados para resolução do problema. O

planejamento é realizado através da elaboração de uma rotina de

atividades a serem seguidas para obtenção da solução desejada. Ele se faz

necessário para que seja possível levantar os recursos necessários em

relação a pessoal, suporte, programas e hardware.

• Formulação do Modelo Conceitual: É a elaboração do modelo do

sistema de forma gráfica ou algorítmica para entendimento do problema.

O modelo é desenvolvido através de ambientes específicos para

modelagens de sistemas, onde pode-se compreender as características do

sistema e testar propostas de alterações para o sistema.

• Coleta de macro informações: É a coleta de informações gerais, visando

o entendimento dos processos executados pelas operações que ocorrem no

sistema.

ETAPA DE MODELAGEM, envolvendo:

• Coleta de dados: É a coleta de informações sobre o sistema em estudo,

através de medições em campo ou dados de históricos. Deve ser realizada


45

com cuidado, pois a qualidade do resultado depende diretamente da

precisão dos dados.

• Tradução do modelo: É a implementação do modelo numa linguagem

simulação apropriada, ou seja, é a implementação do modelo conceitual

dentro do ambiente de simulação.

• Verificação e Validação do Modelo: É o teste de aderência do modelo,

através de testes estatísticos como Kolmogorov-Smirnov e Chi-quadrado e

do estudo da confiança estatística, para garantia dos resultados obtidos

com a modelagem, em busca da afirmação de que o modelo está operando

e produzindo resultados confiáveis e representativos da realidade, em

acordo com as premissas iniciais.

ETAPA DE EXPERIMENTAÇÃO, envolvendo:

• Projeto Experimental: É a programação do conjunto de experimentos

que produzam os resultados desejados, determinando como cada um dos

testes deve ser realizado.

• Experimentação: É a extração dos resultados do modelo através da

execução de simulações.

• Análise Estatística dos Resultados: É o entendimento e a análise dos

resultados obtidos pela modelagem e simulação do sistema, em busca da

visualização das novas perspectivas apresentadas para está configuração e

política simulada.

ETAPA DE CONCLUSÃO DO PROJETO, envolvendo:

• Comparação e Identificação das Melhores Soluções: É a identificação

das diferenças existentes entre as diversas alternativas de sistemas, com


46

base nas premissas iniciais adotadas para cada simulação, objetivando a

definição do melhor resultado e da melhor política gerencial para o

sistema.

• Apresentação dos Resultados e Implementação: É a documentação e

apresentação dos resultados do estudo de simulação para posterior

implementação da melhor solução encontrada para o sistema, estudado.

A Figura 3.3, a seguir, apresenta esquematicamente estas etapas e atividades.

Figura 3.3 – Etapas da Pesquisa Operacional Fonte: Adaptado de FREITAS (2001)

Coleta de macro

informações

Formulação do

modelo conceitual

Definição do sistema e

planejamento do projeto

Formulação do

problema.

Etapa de Planejamento

Coleta de

dados

Tradução do

modelo

Verificação e validação do

modelo

Etapa de Modelagem

Projeto experimental

Experimentação

Análise estatística dos

resultados

Etapa de Experimentação

Apresentação dos Resultados e Implementação

Comparação e identificação das

melhores soluções

Etapa de Conclusão


47

3.4.5 – MÉTODO DE MONTE CARLO

O método de Monte Carlo teve sua origem em pesquisas realizadas no século

passado, durante trabalhos secretos de cientistas para o desenvolvimento da bomba

atômica dos aliados na segunda guerra mundial.

O método consiste na geração artificial, através de um gerador, de números

aleatórios independentes e uniformemente distribuídos no intervalo de 0 a 1, ou seja,

todos os números com a mesma probabilidade de ocorrência para uma distribuição de

freqüências da variável de interesse (FREITAS, 2001).

Segundo PRADO (1999a), o Método de Monte Carlo pode ser definido como:

“uma maneira de se transformar um conjunto de números aleatórios em outro conjunto

de números (variáveis aleatórias), com a mesma distribuição da variável considerada”.

Segundo SALIBY (1989), o Método de Monte Carlo foi inicialmente

idealizado para resolução de integrais múltiplas, porém, logo a seguir foi verificada sua

aplicabilidade na solução de diversos outros problemas matemáticos complexos, nos

quais havia dificuldade de se estabelecer expressões analíticas que representem suas

características aleatórias.

A geração de números aleatórios pelo Método de Monte Carlo pode ser

realizada por programas computacionais baseados em algoritmos que produzam valores

independentes e uniformemente distribuídos.

A procura por estes algoritmos geradores de números aleatórios se

desenvolveu plenamente somente após o advento dos computadores digitais, e,

atualmente, a grande maioria das novas linguagens e pacotes para simulação de sistemas

faz uso de algoritmos consagrados.


48

Como exemplo, abaixo é apresentada uma função de um gerador de números

aleatórios do tipo Método Congruente Linear Multiplicativo, que é um método muito

popular dentre os métodos de geradores de números aleatórios (FREITAS, 2001).

maxx nn mod1−= eq (4)

onde os parâmetros a e m são chamados de multiplicador e módulo, respectivamente.

Além disto, sabe-se que:

• Os valores gerados de x sempre estarão entre 0 e m-1. Logo, o período

nunca será maior que m;

• Para a computação de m ser eficiente, m deve ser uma potência de 2, isto

é, 2k;

• Um gerador será mais eficiente quando o multiplicador a for uma raiz

primitiva do módulo m. Por definição, a será uma raiz primitiva do

módulo m se, e somente se, an.mod m ≠ 1, para n = 1,2,...,m-2.

Outro ponto importante descrito por FREITAS (2001), referente à aplicação

do Método de Monte Carlo, é que as amostragens das distribuições de probabilidades

devem ser realizadas durante o processo de simulação. Estas distribuições podem ser de

natureza teórica ou baseada em dados empíricos coletados no sistema real.

Utilizando o Método de Monte Carlo, é possível reproduzir no modelo o

comportamento das inúmeras variáveis aleatórias que compõem os sistemas do mundo

real. Este comportamento pode ser reproduzido de duas formas:

• Descrevendo a distribuição de freqüências das variáveis aleatórias;

• Verificando se o comportamento dos valores associados às variáveis são

compatíveis e semelhantes ao de variáveis aleatórias descritas por

distribuições teóricas de probabilidades. Sendo compatíveis, pode-se usar


49

no modelo computacional as funções matemáticas que geram valores de

acordo com a distribuição teórica específica.

Todos os programas de simulação contêm uma função para a geração de

números aleatórios, além de inúmeras outras funções matemáticas, descritas como

funções geradoras de variáveis aleatórias.

Para cada tipo de distribuição teórica de probabilidade existe uma função

geradora de variável aleatória apropriada (FREITAS, 2001). Logo, se os dados

coletados para a análise forem semelhantes a uma das distribuições teóricas existentes,

basta utilizar a função correspondente, fornecendo os parâmetros necessários para sua

execução. Este procedimento foi utilizado neste estudo, onde os dados reais foram

coletados e analisados, verificando em qual distribuição teórica eles mais se adequavam,

para posterior utilização desta função no programa de simulação.

3.5 – FERRAMENTAS DE SIMULAÇÃO

Vários trabalhos sobre terminais de contêineres têm sido elaborados

utilizando a simulação. Ela possibilita a verificação do sistema real do porto através de

modelos que reproduzem a operação portuária em detalhes, obtendo assim resultados

que não poderiam ser obtidos por outros recursos.

Existem diversos programas de modelagem em simulação. Segundo YUN and

CHOI (1999), há poucos anos atrás os mais conhecidos para portos de contêineres eram

o UNCTAD, o PORTSIM e o MIT.

O UNCTAD foi um modelo de simulação desenvolvido em 1969 e usado para

analisar transações e operações portuárias com cargas livres, “soltas”; o PORTSIM foi

desenvolvido pelo Banco Mundial em 1970 como ferramenta de avaliação de projetos,

sendo útil para avaliar os custos e benefícios de mudar a configuração de um porto; o

MIT, desenvolvido no início dos anos 80, permite a análise de mutipropósitos em um


50

porto com cargas fracionadas, com cargas refrigeradas, cargas granéis e cargas

conteinerizadas.

Estes modelos não são suficientes para analisar as operações dos terminais de

contêineres de hoje. Atualmente, os modernos terminais de contêineres são equipados

com sofisticados equipamentos de controle, o que torna necessário à utilização de

modelos mais precisos para analisar eficientemente as operações atuais dos terminais de

contêineres (YUN and CHOI, 1999).

Hoje, já existem sistemas de simulação mais sofisticados como o

PROMODEL e o ARENA, que possibilitam ao usuário visualizar o modelo em forma

de desenhos ou blocos, facilitando assim a compreensão dos processos e equações.

Permitem, ainda, a incorporação de formas de operações, decisões, tipos diferenciados

de processo, número de atendimentos, número de atendentes em diferentes fases do

processo, tempos pré-determinados de operação, entre outros fatores, permitindo a

formulação de um modelo bem próximo à situação real do sistema em estudo.

3.5.1 – O SIMULADOR ARENA

O ARENA foi lançado pela empresa americana Systems Modeling em 1993 e

é o sucessor de dois outros produtos de sucesso da mesma empresa, o SIMAN (primeiro

software de simulação para PC) e CINEMA, os quais foram desenvolvidos em 1982 e

1984, respectivamente. O SIMAN é uma evolução da arquitetura do GPSS, lançado pela

IBM em 1961 e que, durante anos, foi o melhor dos produtos de simulação de uso geral

no mercado mundial (PRADO 1999b). Em 1984, o SIMAN recebeu um complemento

chamado CINEMA (primeiro software de animação para PC), que adicionava

habilidades de animação gráfica. Este conjunto foi continuamente melhorado e, a partir

de 1993, os dois programas foram unificados e aperfeiçoados em um único software,

que se chamou ARENA.

O ambiente de simulação ARENA foi escolhido, porque o ARENA e a

linguagem de simulação nele embutida (SIMAN V) enquadram-se na classe das

linguagens ou ambientes de modelagem e simulação de propósito geral, ou seja, os


51

sistemas a serem modelados podem pertencer a qualquer área de aplicação, tais como:

manufatura, serviços, sistemas de transportes, logística, redes de computadores e outros.

Para simplificar o processo de construção dos modelos, segundo PRADO

(1999b), o ARENA utiliza uma interface gráfica com o usuário, que em muito

automatiza o processo e reduz a necessidade do teclado, sendo o mouse mais utilizado.

Além de permitir a construção dos modelos de simulação, o ARENA possui ainda

ferramentas muito úteis, tais como:

• Analisador de dados de entrada (Input Analyser);

• Analisador de resultados (Output Analyser);

• Visualizador da simulação (Arena Viewer).

Na figura abaixo, pode-se observar algumas das características do ambiente

de simulação ARENA, como a tela da área de trabalho, onde serão inseridos todos os

módulos, e suas conexões lógicas, necessárias à construção do modelo.

Figura 3.4 – Tela inicial do ARENA Fonte: Adaptado do Programa ARENA, Versão 4.0

Área de trabalho, local que serão inseridos os módulos, e suas conexões lógicas, necessárias à

construção e simulação do modelo. À esquerda da área de trabalho existe uma área que contém os módulos ou comandos necessários a modelagem. Os controles associados à operação do ARENA, ou utilização de objetos do modelo seguem os mesmos princípios do ambiente Windows.


52

O ARENA é um ambiente no qual o usuário desenvolve a modelagem

considerando uma visão dos processos do sistema. A forma mais fácil de compreender

este método de modelar é assumindo o lugar de uma entidade dinâmica e entendendo

como esta interage com o sistema.

Neste ambiente pode-se modelar tudo o que ocorre com uma entidade no

sistema, como seu processo de chegada, serviço ou processamento e sua partida. Alguns

dos principais módulos, contidos no “templates basic process” do ARENA, que

possibilitam a implementação lógica do sistema, são:

Módulo de separação da entidade em duas novas

Figura 3.5 –Módulos presentes no “templates basic process” do ARENA Fonte: Adaptado do Programa ARENA, Versão 4.0

Módulo de junção das entidades em uma nova

Permite designar valores, a variáveis, atributos, estado

de recursos e alteração de figuras e variáveis.

Módulo de gravação do sistema

Módulo de decisão das entidades, decide por qual,

caminho e proporção às entidades vão seguir

Módulo de saída das entidades

Módulo de processo das entidades

Módulo de criação/chegada das entidades


53

Cada módulo tem suas particularidades e funções para criação dos modelos.

Dentro dos módulos create, process e assing são inseridas as distribuições estatísticas

para as variáveis de interesse, objetivando o modelo assemelhar a variabilidade ocorrida

na operação.

Como exemplo, mostra-se na figura abaixo alguns tipos de distribuições

estatísticas possíveis de serem utilizadas na modelagem de um processo de chegadas,

através do ARENA.

Figura 3.6 – Janela de diálogo padrão (Default) do módulo Create Fonte: Adaptado do Programa ARENA, Versão 4.0

3.5.2 – O OTIMIZADOR OPTQUEST

O software OPTQUEST é um programa de otimização de modelagem que é

executado no ambiente de simulação ARENA. Ele é uma ferramenta capaz de analisar

as possíveis combinações de recursos para determinados cenários, objetivando atender a

uma função otimizadora definida previamente.

No ambiente da Informática, ele é conhecido como um programa Add-in, ou

seja, uma vez instalado é adicionado ao conjunto de ferramentas disponíveis no

ambiente de modelagem ARENA.


54

No software OPTQUEST, os parâmetros do modelo a serem otimizados são

definidos de forma que possam ser controlados e ajustados pelo programa. A fim de

verificar quais os seus efeitos sobre o desempenho do sistema, todas as variáveis e

recursos definidos no modelo são candidatos a parâmetros controláveis. Outro aspecto

importante deste programa é que também é possível definir restrições que podem

estabelecer um menor conjunto de soluções para o sistema. Para determinação destas

restrições são montadas relações lógicas com as variáveis de controle.

Figura 3.7 – Controles de diálogo padrão (Default) do Optquest

Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

A utilização do OPTQUEST pressupõe a predefinição de uma função-

objetivo, que representa os objetivos do sistema em estudo e é uma expressão do tipo

minimizar ou maximizar uma determinada variável. O objetivo a ser alcançado pelo

OPTQUEST é encontrar um valor ótimo para esta função, na medida em que são

testadas diferentes soluções. Como trata-se de um modelo de simulação do ARENA, o

OPTQUEST considera que as possíveis candidatas à função-objetivo sejam as próprias

variáveis que estão sendo adotadas pelo modelo.


55

Pode-se observar, na Figura 3.8 a seguir, que somente uma variável é

predefinida como sendo minimizada ou maximizada. Para as outras variáveis é possível

restringi-las em função de parâmetros de níveis máximos e mínimos.

Figura 3.8 – Controles da função-objetivo do Optquest

Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

O programa possibilita também a escolha do método de busca que deve ser

empregado. Três são os métodos que podem ser empregados: Neural Networks,

Gradient Search e Taguch (FREITAS, 2001).

O primeiro, Redes Neurais, é uma espécie de ferramenta de aceleração do

processo de busca do ótimo. Conforme as soluções parciais vão sendo obtidas, o

OPTQUEST envia à rede um conjunto de parâmetros de entrada e de respostas do

sistema, com o qual a rede tenta identificar o comportamento do sistema para ajudar na

busca do ótimo.

O segundo, Método do Gradiente, é um indicador do melhor caminho a ser

seguido. Depois de ativado e à medida que os resultados forem sendo obtidos, este

algoritmo compara os progressos realizados na busca do ótimo, caminhando na direção

das variações das variáveis de controle para busca da melhor solução.

O terceiro, Método de Taguchi, é uma ferramenta de auxílio à investigação.

Quando o número de variáveis de controle são muito grandes, suas combinações

implicam na realização de um grande número de experimentos. Por isto, o Método de

Taguchi permite a montagem de um projeto fatorial fracionário, no qual apenas dois


56

valores são apontados para cada variável, ou seja, projeta um conjunto de experimentos

a serem realizados considerando apenas parte do espaço de soluções. Estes valores

considerados para as variáveis de controle são os seus extremos, ou seja, o maior e

menor valor possível a aquela variável. Este método é aconselhável quando o número de

combinações entre as diferentes variáveis for muito elevado.

Figura 3.9 – Controles de definição das opções de busca Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

3.6 - CONCLUSÃO

Neste capítulo, destinado à revisão bibliográfica, foi apresentada uma

introdução, descrevendo e conceituando os sistemas, modelagem e à metodologia da

pesquisa operacional.

Foram também apresentadas as técnicas da Pesquisa Operacional, detalhando

a Teorias das Filas e a metodologia da Simulação de Sistemas.

Por fim, foram apresentados o ambiente de modelagem ARENA e o software

de otimização OPTQUEST, o qual servirá para se obter a otimização dos cenários do

Terminal de Vila Velha.

Será apresentado no próximo capítulo o modelo de simulação proposto

identificando suas etapas de criação, a coleta e o tratamento dos dados coletados.


57

4 – MODELO DE SIMULAÇÃO PROPOSTO


Neste capítulo será apresentada a proposta metodológica para a simulação dos

fluxos de importação e exportação de contêineres no Terminal de Vila Velha, que está

baseado em três etapas: a primeira consiste na criação de um modelo de simulação dos

fluxos de importação e exportação do terminal, no ambiente ARENA, englobando o

desembarque e embarque no navio, a movimentação do costado até a área de estocagem

e o descarregamento e carregamento das carretas pelas empilhadeiras; a segunda etapa

consiste na otimização do modelo, através do uso do OPQUEST, usando algumas

restrições e uma função objetivo; e a terceira etapa de conclusão, que consiste na

verificação e comparação dos resultados obtidos na primeira e segunda etapas.

O ambiente utilizado para simulação do modelo será o ambiente ARENA, no

qual serão descritas e representadas detalhadamente as operações acima descritas.

4.2 – ETAPAS DA SIMULAÇÃO

Para um melhor entendimento, são apresentadas abaixo as diversas atividades

de cada etapa da simulação.

CRIAÇÃO DO MODELO DE SIMULAÇÃO

• Análises dos fluxos de importação e exportação;

• Análise das áreas do terminal;

• Construção dos modelos no ambiente ARENA;

• Amostragem e Coleta dos dados;

• Tratamento dos dados;

• Desenvolvimento e criação das distribuições estatísticas;

• Verificação das distribuições através de testes de aderência;


58

• Inserção das distribuições nos modelos criados para simulação;

• Experimentação da simulação do sistema em estudo;

• Validação dos dados obtidos;

• Conclusões.

OTIMIZAÇÃO DO MODELO:

• Análise dos modelos de exportação e importação;

• Seleção dos controles no otimizador;

• Definição da função objetivo;

• Definição dos métodos de análise do otimizador;

• Execução das interações para otimização;

• Verificação dos resultados obtidos.

CONCLUSÃO:

• Análise dos resultados pela modelagem direta no ARENA e pelo uso do

OPTQUEST;

• Conclusão Final.

Para uma melhor visualização, as etapas de desenvolvimento da simulação

serão apresentadas esquematicamente, em fluxogramas.


59

ETAPA de Criação do Modelo

de Simulação

Coleta de dados

Desenvolvimento das distribuições

Construção do modelo de Importação

Tratamento dos dados

Construção do modelo de Exportação

Análise dos fluxos e áreas de Importação

Análise dos fluxos e áreas de Exportação

Verificação através de testes de aderência

Experimentação do modelo de Importação

Experimentação do modelo de Exportação

Inserção das distribuições no modelo de Importação

Inserção das distribuições no modelo de Exportação

Validação do modelo de Importação

Validação do modelo de Exportação

Conclusões parciais da 1ª ETAPA

Figura 4.1 – Fluxograma da ETAPA de Criação do Modelo de Simulação


60

ETAPA de Otimização do Modelo

Análise do modelo de Exportação no OPTQUEST

Análise do modelo de Importação no OPTQUEST

Seleção dos controles no otimizador

Definição dos métodos de analise do otimizador

Definição da Função - Objetivo

Execução das interações para otimização

Verificação dos resultados obtidos no modelo de

Exportação

Verificação dos resultados obtidos no modelo de

Importação


Figura 4.2 – Fluxograma da ETAPA de Otimização do Modelo

ETAPA de Conclusão



Análise dos resultados

Conclusões FINAIS

Figura 4.3 – Fluxograma da ETAPA de Conclusão


61

4.3 – ANÁLISE DOS FLUXOS DE IMPORTAÇÃO E EXPORTAÇÃO

Para criação do modelo de simulação, as operações de importação e

exportação foram detalhadamente estudadas, identificando-se todos os equipamentos

envolvidos e todas as etapas das atividades que compõe cada operação.

FLUXO DE IMPORTAÇÃO

No fluxo de importação, após atração e liberação dos navios, os contêineres

são descarregados pelos portaineres, colocados sobre os veículos de transporte

(carretas) e movimentados até o local de estocagem para que as empilhadeiras possam

descarregá-los e colocá-los empilhados em seus locais de estocagem.

Nem sempre os contêineres estão posicionados na ordem correta para seu

descarregamento e empilhamento. No modelo criado, que será apresentado no item 4.4

deste capítulo, foi levado em consideração um percentual de 5% dos contêineres totais

movimentados a serem removidos para movimentação de outros contêineres, com base

nos dados estatísticos fornecidos pelo Terminal de Vila Velha.

Etapas do Fluxo de Importação

I – Descarga do contêiner pelo portainer:

• Engate do contêiner no navio;

• Movimentação do contêiner do navio ao costado;

• Posicionamento do contêiner no costado para conferência do lacre;

• Desengate do contêiner sobre a carreta.

II – Transporte do costado para área de estocagem:

• Conferência do contêiner pelo fiscal de pátio;

• Transporte até chegada na área de estocagem;


62

• Posicionamento do veículo na área de estocagem para descarga

III–Descarregamento na área de estocagem:

• Engate do contêiner para descarregamento;

• Saída do veículo;

• Posicionamento da Reach Stacker (GEP) para empilhamento do

contêiner;

• Desengate do contêiner na pilha;

• Retorno da Reach Stacker (GEP) para engate de novo contêiner.

IV –Retorno do veículo:

• Saída do veículo descarregado;

• Chegada do veículo no costado;

• Posicionamento do veículo na área de carregamento (embaixo do

portainer).

Para um melhor entendimento, a figura a seguir apresenta o fluxo de

importação, através de fluxogramas.


63

Sim

Não

Atracação do navio

Liberação do navio para operação

Inicio da operação de importação

Posicionamento do cnt no costado p/

conferência do lacre

Engate do contêiner no navio

Mov. do portainer (navio – costado)

Existe carreta disponível no costado ?

Aguarda Carreta

Desengate do contêiner sobre a carreta

Registro dos dados pelo controlador

Saída do veículo após conferência

Posição do veículo na área de estocagem

Existe Reach Stacker disponível ?

Não

Transporte do veículo até a área de estocagem

Aguarda

Sim

Engate do contêiner pela Reach Stacker

Posicionamento da GEP para estocagem do

contêiner

Saída do veículo descarregado

Chegada do veículo ao costado

Retorno do veículo ao costado

Posicionamento do veículo (carreta) na

área de carregamento

Desengate do contêiner na pilha

Retorno da GEP para posição de engate

Figura 4.4 – Fluxograma do Fluxo de Importação


64

FLUXO DE EXPORTAÇÃO

No processo de exportação, os contêineres são retirados das pilhas, carregados

nas carretas pelas Reach Stackers (GEPS) e movimentados até o costado, onde são

retirados das carretas e colocados no navio, pelos portaineres.

Assim como na importação, onde ocorrem casos de arrumação dos

contêineres no interior do navio para sua retirada, na exportação também é necessário

uma nova arrumação, para alguns contêineres que estão fora da posição ideal para

carga que, é normalmente efetuada antes da chegada do navio ao porto. Entretanto,

devido ao alto volume de movimentações realizadas no terminal, as vezes ocorrem de

alguns contêineres não se encontrarem nas posições corretas acarretando o que se chama

de remoção de contêineres. Este fator rearranjo, para cerca de de 5% dos contêineres

totais movimentados, também foi inserido na modelagem do fluxo de exportação,

segundo dados fornecidos pelo terminal em estudo.

Etapas do Fluxo de Exportação:

I– Carregamento do veículo na área de estocagem:

• Posicionamento do veículo para carregamento;

• Posicionamento da Reach Stacker (GEP) para carregamento;

• Desengate do contêiner sobre o veículo;

• Saída do veículo para o costado;

• Retorno da Reach Stacker (GEP) para engate do contêiner na pilha;

• Engate do contêiner da pilha;

• Posicionamento da Reach Stacker (GEP) para carregamento.

II – Transporte da área de estocagem para o costado:

• Posicionamento do veículo na área de estocagem;

• Engate do contêiner pela Reach Stacker (GEP);

• Colocação do contêiner sobre o veículo;


65

• Saída do veículo carregado;

• Chegada do veículo no costado;

• Posicionamento do veículo na área de carregamento (embaixo do

portainer);

• Saída do veículo após engate do spreader do portainer;

• Transporte do veículo vazio até chegada na área de estocagem;

III – Embarque do contêiner pelo portainer:

• Engate do contêiner sobre a carreta;

• Movimentação do contêiner costado – navio;

• Desengatar o contêiner a bordo;

• Movimentação do portainer navio – costado;

IV –Retorno do veículo:

• Saída do veículo descarregado;

• Chegada do veículo a área de estocagem;

• Posicionamento do veículo na área de carregamento (embaixo da Reach

Stacker).

A figura a seguir apresenta, a operação de exportação, através de fluxogramas,

para um melhor entendimento do descrito acima.


66 Figura 4.5 – Fluxograma do Fluxo de Exportação

Não

Sim

Sim

Não

Posicionamento do veículo no costado

Posicionamento do Portainer para

embarque do contêiner

Engate do contêiner pelo Portainer

Posiciona a GEP para engate do cnt na pilha

Engate do contêiner pela GEP na pilha

Inicio da operação de Exportação

Posiciona a GEP para descarregamento na

carreta

Engate do contêiner da pilha

Tem carreta disp. na área de estocagem ?

Posic. da carreta para carregamento

Saída do veículo após carregamento

Transporte do veículo até o costado

Existe Portainer

disponível para descarregamento?

Saída do veículo descarregado

Retorno da GEP à posição para engate do

cnt

Chegada do veículo a área de estocagem

Retorno do veículo a área de estocagem

Posicionamento do veículo (carreta) na

área de carregamento

Desengate do contêiner no navio

Retorno do Portainer p/ engate do cnt.

Aguarda Carreta

Aguarda Port.


67

4.4 – ANÁLISE DAS ÀREAS DO TERMINAL

Devido à complexidade das operações de embarque e desembarque do

Terminal de Vila Velha e da grande área de estocagem, para criação do modelo, o

terminal foi dividido em 3 áreas, em função da diferença entre os tempos de percurso

efetuados pelas carretas para movimentar os contêineres entre o costado e a pilha de

estocagem, como demonstrado na figura 4.6.

Com esta divisão do pátio do terminal em três distintas áreas, pode-se obter

uma maior precisão dos dados coletados e uma melhor representatividade das

distribuições estatísticas obtidas, referentes às distâncias percorridas entre o costado e as

áreas de estocagem no pátio do terminal. Esta divisão do terminal facilita a identificação

das pilhas de estocagem e suas respectivas ordens nos modelos criados.

Figura 4.6 – Divisão das áreas do Terminal de Vila Velha Fotos cedidas pela administração do Terminal de Vila Velha (2003)

Após o entendimento do procedimento de alocação de contêineres no

terminal, foram utilizadas no modelo a mesma proporção obtida através do sistema

COSMOS de alocação dos contêineres para cada área.


68

O programa COSMOS, como citado no capítulo anterior, é um programa que

distribui os contêineres de importação e exportação pelo pátio de forma ordenada,

buscando um melhor aproveitamento dos espaços e uma maior agilidade nas operações.

Assim, concluiu–se que, para efeito de simplificação na modelagem, as

coletas de dados seriam distintas para as áreas 1, 2 e 3, apresentadas na figura 4.6.

Verificou-se que, devido à possibilidade de movimentação das carretas entre

as pilhas, no sentido das pilhas para o costado, os tempos destas movimentações foram

muito próximos, propiciando a simplificação e a identificação de uma única distribuição

estatística para este sentido de fluxo.

Através dos modelos de simulação, pode-se acompanhar melhor a

consideração utilizada, para representação das características das operações. Para isto,

será apresentada a forma de modelagem no ambiente ARENA e as considerações

efetuadas nos modelos de importação e exportação.

4.5 – AMBIENTE ARENA PARA MODELAGEM

Na modelagem no ambiente ARENA, inicialmente, o modelo é desenvolvido

conceitualmente e, em seguida, é criado o fluxograma das atividades que compõe o

processo estudado, utilizando-se das ferramentas contidas no ARENA.

O fluxograma de atividades realizadas pela operação são apresentadas na

modelagem efetuada no ARENA como apresentado nos itens 4.5.1 e 4.5.2 a seguir.

4.5.1 – CONSTRUÇÃO DO MODELO DE IMPORTAÇÃO

O modelo foi desenvolvido procurando representar todos os equipamentos e

aspectos da importação, para que o mesmo refletisse o mais aderente possível a


69

operação. Nele foram inseridas todas as atividades que compõe o processo pesquisado,

incluindo a possibilidade de remoções para movimentação de outros contêineres.

O modelo, inicialmente, gera o número de contêineres (entidades) que serão

movimentados para posteriormente começar a realizar a etapa de operação com o

portainer. No modelo existem também diversos registradores para anotar em quais

períodos os equipamentos estão ocupados e liberados para processo.

Através das medições pelos registradores do modelo é possível verificar qual

o número de entidades esperando para serem processadas e o tempo de espera na fila de

cada equipamento.

O modelo leva em consideração as áreas de estocagem do terminal, bem como

a alocação proporcional dos contêineres nessas áreas realizadas pelo software

COSMOS, conforme citado no item 3.3.2 do capítulo anterior.

A figura 4.7, a seguir, apresenta o modelo de importação do Terminal de Vila

Velha, elaborado através dos módulos do ARENA que permitem a implementação

lógica do sistema em variadas combinações de equipamentos e políticas gerenciais.


70

Fig

ura

4.7

– M

odel

o de

Im

port

ação

ela

bora

do n

o am

bien

te A

RE

NA


71

4.5.2 – CONSTRUÇÃO DO MODELO DE EXPORTAÇÃO

Para a construção do modelo de exportação foram analisados todos os fatores

que interferem na movimentação dos contêineres no sentido da área de estocagem para

o costado. As diversas áreas de estocagem foram contempladas para que o modelo

ficasse o mais real possível, bem como o percentual de remoções para possibilitar a

movimentação de outros contêineres, utilizando-se os dados históricos fornecidos pelo

terminal.

Assim como no modelo de importação, o modelo de exportação gera os

contêineres a serem levados até o costado e os disponibiliza para movimentação das

reach stackers, que os colocam nas carretas para transporte da área de estocagem até o

costado e posterior embarque no navio através dos portaineres.

O modelo de exportação também possui vários contadores, como marcadores

de tempo de liberação e registro, para permitir a análise dos tempos de espera e do

número de contêineres nas filas dos equipamentos.

Cabe ressaltar que, como é permitido o tráfego livre das carretas no percurso

de ida da área de estocagem para o costado, não é necessária a distinção dos tempos

gastos no caminho percorrido pelas carretas. Assim, para este sentido, o modelo

considerou somente uma distribuição estatística para representar esta operação.

Para a volta das carretas do costado para a área de estocagem, o modelo

contemplou a diferença na coleta dos tempos de percurso devido ao fato de haver um

padrão de deslocamento interno para estas carretas que ocasiona diferentes tempos de

percurso.

Em busca de um melhor entendimento, é apresentado a seguir o modelo de

exportação do Terminal de Vila Velha elaborado no ambiente ARENA.


72

Fig

ura

4.8

– M

odel

o de

Exp

orta

ção

elab

orad

o no

am

bien

te A

RE

NA


73

4.6 – AMOSTRAGEM E COLETA DE DADOS

Nesta etapa deverão ser coletados os dados referentes aos tempos de operação

em cada equipamento e atividade que compõe os processos de importação e exportação

de contêineres do terminal.

Para poder simular as operações de importação e exportação de contêineres é

necessário que se obtenha a distribuições estatística dos tempos de operação de cada

equipamento. Para isto, foram coletados no campo os dados do tempo de operação do

embarque e desembarque de contêineres pelo portainer, do carregamento e

descarregamento dos contêineres da área de estocagem realizada pelas GEPS e dos

tempos de movimentação das carretas para levarem os contêineres do costado até a área

de estocagem e retornar ao costado. Portanto, foram coletados os seguintes tempos de:

Para Importação:

•••• operação do portainer;

•••• operação da GEP;

•••• transporte do costado até o setor 1 da área de estocagem pela carreta;



•••• transporte da área de estocagem até o costado pela carreta.

Para Exportação:

•••• operação do portainer;

•••• operação da GEP;

•••• transporte do setor 1 da área de estocagem até o costado, pela carreta;



•••• transporte da área de estocagem até o costado pela carreta;


74

Os dados coletados, contemplando as medições de três navios em turnos

matutino, vespertino e noturno e no período de 3 dias, são apresentados no anexo V

deste estudo.

As coletas de dados foram efetivadas em turnos, para que se pudesse ter uma

melhor representatividade do comportamento destas operações no processo de

importação e exportação do terminal.

Para a operação de importação (no sentido da área de estocagem para o cais) e

na operação de exportação (no sentido do cais até a área de estocagem) foram

verificadas semelhanças nos tempos de deslocamento das carretas. Por este motivo, foi

adotada uma aproximação utilizada no modelo, observando-se alguns fatores, entre eles:

•••• O mesmo percurso percorrido, somente com sentidos opostos;

•••• Ambos os casos é operado com as carretas vazias.

Portanto, no modelo foi efetuada a aproximação da utilização da mesma

distribuição para representar os retornos das carretas vazias no sentido da importação e

da exportação. Esta proposta mostrou-se aderente a realidade observada, através de

medições empíricas dos tempos de processo nos retornos.

4.7 – TRATAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS

Após a coleta de dados, inicia-se a identificação das distribuições estatísticas.

Para isso, é necessário submetê-las a um tratamento adequado de forma que se possa

extrair as informações desejadas, ou seja, é preciso que toda informação contida nos

dados se torne acessível e, principalmente, compreensível.

Para identificação das distribuições que melhor representam o conjunto de

dados analisados, é utilizado o programa BestFit, que é uma ferramenta estatística que

determina a distribuição que melhor se ajusta aos dados coletados pelo usuário,


75

seguindo critérios de verificação, como Chi-quadrado, Kolmogorov-Smirnov e

Anderson-Darling.

.

A metodologia utilizada pelo BestFit está baseada na verificação de

semelhança da base de dados que foi inserida com uma das suas 26 distribuições pré-

determinadas, através de alguns testes de aderência.

Figura 4.9 – Ordenação dos dados no programa BESTFIT Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d

Figura 4.10 – Distribuições Estatísticas do programa BESTFIT Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d


76

4.7.1 – TESTES DE ADERÊNCIA

Os testes de aderência utilizados para balizamento deste trabalho foram os

testes de Chi-quadrado e o teste de Kolmogorov-Smirnov.

Segundo FREITAS (2001), os procedimentos do teste Chi-quadrado têm

início pelo arranjo das n (varias) observações em um conjunto de K classes de

intervalos. Segue-se o cálculo do teste estatístico dado pela seguinte fórmula:

fe

fefok

∑ −

=

2

2

)(χ eq(5)

onde:

2χ = Valor de Chi-quadrado

k = Número de classes ou intervalos

fo = freqüência observada nas classes

fe = freqüência esperada nas classes

∑k

= Somatório de todas as classes

Se a imagem 2χ = 0, então as duas distribuições estão perfeitamente iguais,

isto é, não existe diferença entre a distribuição teórica e a observada. Quanto maior o

valor de 2χ , maior a discrepância entre as duas distribuições.

Para demonstrar que segue a distribuição Chi-quadrado com k-1-p graus de

liberdade, onde p é o número de parâmetros da distribuição sob hipótese, as seguintes

hipóteses devem ser testadas:

• H0: a variável aleatória X segue a distribuição sob hipótese, com os

parâmetros estimados.

• H1: a variável aleatória X não segue a distribuição sob hipótese, com os

parâmetros estimados.


77 Figura 4.11 – Testes de Aderência do programa BESTFIT Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d

Para a decisão, compara-se o valor calculado de 2χ com os valores de

pka −−1,2

χ . Os valores críticos são fornecidos pela tabela da distribuição Chi-quadrado

(vide anexo III). A hipótese nula H0 é rejeitada, se 2χ > pka −−1,

2χ .

O teste de Kolmogorov-Smirnov é usado com a mesma intenção que o Chi-

quadrado, isto é, testar se uma distribuição amostral segue uma determinada

distribuição teórica contínua.

O teste baseia-se na comparação das probabilidades acumuladas das duas

distribuições (observada e teórica). Para a consulta em uma tabela de valores críticos

(vide anexo III), toma-se o maior valor K-S observado, isto é, o que corresponde ao

maior desvio entre as duas distribuições.

Com o programa BestFit, foram realizados os testes referentes às verificações

de aderência para cada amostra de dados dos equipamentos e operações envolvidas,

mostradas no item 4.7, segundo os critérios acima mencionados. Com isto, pôde-se

verificar a aderência das distribuições estatísticas para cada etapa do processo. Abaixo,

mostra-se a verificação realizada pelo BestFit para a etapa de importação com o

portainer.


78

Como mostra a figura 4.11, o programa BestFit apresenta as distribuições que

melhor representam os dados do conjunto coletado. Vale ressaltar que a distribuição a

ser escolhida deve existir também no ambiente ARENA. Como a distribuição Beta

existe no ambiente ARENA e pode representar os dados coletados, ela foi escolhida

para ser inserida no modelo. Sua representação matemática é apresentada pela equação

6, abaixo:

eq(6)

Para a operação de importação com o Portainer, a distribuição Beta que

melhor representa este conjunto de dados é:

Beta(0,64;1,26)x1,55+0,98

onde:

0,64 = é o primeiro parâmetro χ1

1,26 = é o segundo parâmetro χ2

Este procedimento foi realizado para as outras amostras, verificando quais

distribuições melhor se adequavam ao processo.

4.5.2 – REPRESENTAÇÃO GRÁFICA

Segundo FREITAS (2001), a construção de uma distribuição de freqüências e

a utilização de gráficos, tais como um histograma, são muito úteis para a identificação

ou delineamento da distribuição teórica de probabilidades. Assim, as figuras a seguir

apresentam as distribuições de freqüência para cada etapa do processo de importação e

exportação.


79

Figura 4.12 – Distribuição da operação de Importação com portainer Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d

Figura 4.13 – Distribuição da Exportação com portainer Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d


80

Figura 4.14 – Distribuição da Importação com GEP Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d

Figura 4.15 – Distribuição da Exportação com GEP Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d


81

Figura 4.16 – Distribuição das Carretas (Costado-Área de Estoc.1) Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d



82


Figura 4.19 – Distribuição das Carretas (Área de Estoc.1 - Costado) Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d


83




84

4.8 – VALIDAÇÃO DO MODELO DE SIMULAÇÃO

Após determinadas quais distribuições devem representar os processos do

modelo, deve-se verificar se os números gerados pelo modelo estão válidos em relação a

realidade apresentada.

Essas validações dos modelos verificam se o modelo e as diversas premissas e

simplificações adotadas são consistentes, tendo assim comportamentos e resultados

similares à realidade.

Segundo FREITAS (2001), uma das premissas básicas para esta verificação é

de que o analista ou modelador estará comparando seus modelos ao sistema real, o que

pode gerar alguns problemas de ordem prática e teórica.

Sobre os aspectos teóricos, vale lembrar que os modelos, geralmente,

possuem diversos pressupostos e hipóteses sobre o comportamento do sistema que são

Figura 4.22 – Distribuição das Carretas (Retorno Importação e Exportação) Fonte: Adaptado do Programa BESTFIT, versão 2.0d


85

traduzidos e escritos na forma de regras matemáticas as quais procuram definir o

comportamento dos elementos do sistema.

Três aspectos são fundamentais para validação do processo:

•••• As simplificações e os pressupostos inseridos na modelagem;

•••• Os parâmetros, como confiabilidade dos dados de entrada e as

distribuições utilizadas no modelo;

•••• As análises e conclusões obtidas com os resultados simulados.

FREITAS (2001) cita que: “cada um destes aspectos deve ser submetido a

testes de validação, os quais podem ser realizados de diversas maneiras. É bastante

comum a realização da validação a partir de uma macro visão. Em outras palavras, o

modelo e o sistema são vistos como uma espécie de “caixa preta”. Para fins de

comparação, não se observa o comportamento interno de ambos, mas somente os

resultados produzidos”.

Uma das formas mais simples para validação dos modelos é a verificação por

parte dos especialistas. Após a montagem do projeto preliminar, deve-se verificar as

simplificações e os pressupostos considerados. Estas verificações devem ser realizadas

com o auxilio e a participação de pessoas que tenham conhecimento sobre o sistema em

questão.

Outra técnica utilizada por analistas é a comparação dos resultados da

simulação com medições obtidas em um sistema real. Porém, deve-se alertar para o fato

de que tais observações são provenientes de modos distintos.

Devido à simulação de sistemas ser uma técnica empregada na construção de

modelos tanto existentes como ainda não existentes, nem sempre poderá ser realizada

esta verificação através das medições em campo.


86

4.8.1 – CONFIABILIDADE ESTATÍSTICA

A determinação de intervalos de confiança para as variáveis de interesse que

medem o desempenho do sistema é um componente fundamental no processo de análise

de resultados (FREITAS, 2001).

Um intervalo de confiança compreende um intervalo numérico que tem uma

probabilidade igual a (1 - α) de incluir o verdadeiro valor da variável ou medida de

desempenho sob análise, onde, (1 - α) é o nível de confiança do intervalo. Sendo assim,

o erro admissível é representado por α.

Para construção e identificação dos intervalos de confiança, utiliza-se da

seguinte fórmula:

n

sth n 2/1,1 α−−

= , eq(7)

onde:

- h é o semi intervalo calculado ;

- n é o número de repetições da simulação;

- S é o desvio padrão dos dados coletados;

- α é o nível de confiança para todo o intervalo;

- 2/1,1 α−−nt é o valor tabulado de t para o grau de liberdade (n-1) e para

a confiança de (1-α /2) (ver anexo IV).

Com o valor de h obtido, determina-se o tamanho do intervalo de confiança

para o nível de confiança requerido, diminuindo e somando a média dos valores

coletados (x) por h, ou seja:

[ X- h, X+ h ], eq(8)


87

O tamanho do intervalo depende do nível de confiança desejado. Quanto mais

elevado o nível de confiança, maior será o intervalo de confiança correspondente. Três

são os fatores que influenciam a largura do intervalo de confiança:

•••• O número de repetições “n”;

•••• O nível de confiança (1 - α) predefinido pelo analista;

•••• O desvio padrão S associada à medida de desempenho sob análise.

4.9 – CONCLUSÃO

Neste capítulo, destinado à apresentação da metodologia de criação do

modelo, foram apresentadas as etapas de criação do modelo, os fluxogramas dos fluxos

de importação e exportação do Terminal de Vila Velha e a divisão do terminal em áreas.

Foram também apresentados o ambiente ARENA de modelagem com os

modelos de importação e exportação e os dados coletados em campo para emprego na

modelagem do sistema. Por fim, foram apresentadas as descrições da metodologia para

determinação das suas distribuições, mostrando suas representações gráficas e seus

testes de aderência às distribuições.

Será apresentado no próximo capítulo a aplicação do modelo de simulação

proposto identificando os cenários propostos e os resultados encontrados.


88

5 – APLICAÇAO DO MODELO DE SIMULAÇÃO


Neste capítulo, são aplicados os modelos de simulação dos fluxos de

importação e exportação para o Terminal de contêineres de Vila Velha. Para isto, foram

efetuadas coletas de dados de campo, pesquisas de dados históricos e entrevistas com o

pessoal administrativo e operacional do terminal.

Serão também apresentados os cálculos efetuados para verificação da

confiabilidade estatística, a inserção das distribuições estatísticas nos modelos, os

cenários propostos para importação e exportação, a análise destes cenários, a otimização

dos cenários através do OPTQUEST e a análise destes cenários otimizados.

5.2 – CENÁRIOS PROPOSTOS

Em busca da resposta ao objetivo inicial desta dissertação, foram realizadas

diversas opções de cenários para experimentação, procurando analisar as operações de

importação e exportação do Terminal de Vila Velha.

Estes cenários variaram em relação as suas configurações de equipamentos

operacionais, possibilitando a operação com um ou dois portaineres, com um ou dois

reach stackers e com quatro, seis, oito, dez ou doze carretas, como apresentado na tela

de recursos abaixo.

Figura 5.1 – Recursos dos processos operacionais Fonte: Adaptado do Programa ARENA, versão 4.0


89

Devido ao grande número de arranjos operacionais possíveis para os

equipamentos envolvidos, foram realizadas entrevistas com especialistas, os quais

propuseram as seguintes combinações de equipamentos para análise das operações de

importação e exportação no Terminal de Vila Velha:

•••• 2 Portaineres, 4 Carretas e 1 Reach Stacker;





•••• 2 Portaineres, 4 Carretas e 2 Reach Stackers;




•••• 2 Portaineres, 12 Carretas e 2 Reach Stackers.

Para cada combinação acima, foram analisadas as seguintes variáveis:

•••• Tempo de espera na fila para operar no Portainer;

•••• Tempo de espera na fila para operar no Reach Stacker;

•••• Tempo de espera na fila para operar na Carreta;

•••• As taxas de utilização do Portainer;

•••• As taxas de utilização do Reach Stacker;

•••• As taxas de utilização da Carreta;

•••• Nº de contêineres esperando na fila do Portainer;

•••• Nº de contêineres esperando na fila do Reach Stacker;

•••• Nº de contêineres esperando na fila da Carreta;

•••• Tempo médio total de operação por Contêiner.

Nas operações dos portaineres, carretas e reach stackers foram analisados os

tempos máximos, mínimos e médios de cada operação. Para cada rodada, foram


90

efetivadas três replicações de 3000 observações para cada combinação de equipamentos

e calculadas as médias dos resultados de cada variável.

5.3 – DETERMINÇÃO DOS INTERVALOS DE CONFIANÇA

Foram realizadas 3 rodadas de simulação para cada cenário proposto,

portanto, nos cálculos abaixo o número de repetições “n” sempre será igual a 3. Os

valores da variância “S2” e da média “X” foram calculados previamente no BESTFIT e a

confiança de 80% para 3 repetições é representada por 90,0,2t extraído do valor tabulado

de t no anexo IV (FREITAS, 2001).

Para a verificação do nível de confiança de 80%, foram calculadas as

confianças estatísticas de cada conjunto de dados coletados para cada etapa do processo

de importação e exportação, da forma abaixo:

Para a importação com o portainer:

5083,1

4310,0

0,1857

7320,1

3

2

=

=

=

=

=

X

s

s

n

n

4703,07320.1

4310.090,0,2 == th

[X-h; X+h] = [1,03;1,97]

Após o cálculo verificou-se que, para atingir um nível de confiança de 80%

com os dados coletados que geravam um desvio padrão de 0,43 e uma média de 1,50,

seria necessário que o intervalo dos dados coletados fosse de 1,03 a 1,97. Como

apresentado no anexo I, o intervalo dos dados coletados para o processo de importação

com o equipamento portainer foi de 0,98 a 2,53, podendo-se concluir que foi atingido o

nível de confiança esperado.


91

O mesmo procedimento foi realizado para verificação do nível de confiança

dos outros equipamentos envolvidos nas atividades das operações de importação e

exportação e os resultados são apresentados na tabela a seguir.

Obs: Em todos os cálculos foram adotados 3=n e 7320,1=n

Verificação do Intervalo de Confiança

Discriminação S2 S X H

Intervalo de dados coletado

[X-h, X+h] Intervalo

necessário para nível de confiança de

80%

Conclusão

Importação

Portainer 0,1857 0,4310 1,5083 0,4703 [0,98, 2,53] [1,03, 1,97] ok

Reach Stacker 0,1163 0,3410 1,0011 0,3722 [0,50, 2,16] [0,63, 1,37] ok

Carretas do costado até área1 0,2586 0,5085 3,5675 0,5549 [2,83, 4,50] [3,01, 4,12] ok



Retorno das carretas 0,1280 0,3577 1,5995 0,3903 [1,00, 2,50] [1,20, 1,98] ok

Exportação

Portainer 0,1838 0,4287 2,2429 0,4678 [1,53, 3,00] [1,77, 2,71] ok

Reach Stacker 0,0370 0,1924 1,1009 0,2099 [0,75, 1,50] [0,89, 1,31] ok

Carretas da área1 para o costado 0,2287 0,4782 1,8970 0,5218 [1,11, 2,78] [1,37, 2,41] ok



Retorno das carretas 0,1280 0,3577 1,5995 0,3903 [1,00, 2,50] [1,20, 1,98] ok

Tabela 5.1 – Intervalo de Confiança


92

Figura 5.2 – Caixa de Diálogo da op. do Portainer (Importação) Fonte: Adaptado do Programa ARENA, versão 4.0

5.4 – INSERÇÃO DAS DISTRIBUIÇÕES ESTATÍSTICAS

Após verificação do nível de confiança dos dados coletados e, por

conseqüência, das distribuições calculadas a partir destes dados, foi feita a inserção das

distribuições estatísticas nos modelos de importação e exportação.

As inserções das distribuições nos modelos de importação e exportação foram

efetuadas para todos os equipamentos envolvidos nos processos operacionais estudados,

em todas as áreas do pátio, como apresentado abaixo:

Através das figuras 5.1 e 5.2, pode-se observar que em alguns casos foram

utilizados o módulo “process” do ARENA e em outros, como por exemplo na

movimentação das carretas, o módulo “assign”. Estas diferenças na elaboração do


93

modelo são devidas, principalmente, às características de cada módulo de

desenvolvimento do ARENA.

O módulo “assign” designa uma variável para que ela possa ser referenciada

em uma etapa posterior do modelo, na qual será indicada a distribuição corresponde

àquela variável.

As características do modelo das operações de exportações são semelhantes

ao das operações de importações, diferenciando apenas a disposição dos módulos e as

ordens de controle das informações sobre as variáveis.

Um fator analisado foi o número de contêineres utilizados nas rodadas de

simulação do modelo. Para determinação do número ideal de entidades (contêineres) a

serem criados nas análises das operações através do modelo, foram realizados vários

testes, variando-se o número de contêineres até o tempo médio unitário de operação

ficar estável. Este número de contêineres gerados para esta estabilização do modelo foi

na faixa de 3000 unidades.

Figura 5.3 – Caixa de Diálogo da op. das carretas (Importação) Fonte: Adaptado do Programa ARENA, versão 4.0


94

5.4.1 – RESULTADOS DOS CENÁRIOS DE IMPORTAÇÃO

As tabelas abaixo apresentam os cenários propostos para os fluxos de

importação, explicitando os itens de controle propostos e seus respectivos resultados,

assim como os tempos de espera para operação dos contêineres em cada equipamento,

as taxas de ocupação e a quantidade de contêineres esperando nas filas.

Resultados do experimento com 4 carretas, 1 reach stacker e 2 portaineres:

Resultados do experimento com 4 carretas, 2 reach stackers e 2 portaineres:


Média das ReplicaçõesTempo total da op.

(min) =4831,04

Itens de Controle UND Média Mínimo Máximo

Tempos de espera pela operação da Carreta Min 0,3711 0,0000 3,6802

Tempos de espera para operar no Portainer Min - - -

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min 0,2646 0,0000 2,9325

Taxa de utilização da Carreta % 87,16% - -

Taxa de utilização do Reach Stacker % 62,31% - -

Taxa de utilização do Portainer % 97,89% - -

Nº de Conteineres esperando na fila da Carreta Qtd 0,2305 0,0000 2,0000

Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd - - -

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd 0,1643 0,0000 3,0000

Tempo médio total de operação por Contêiner Min 1,6103 - -

Unidade de tempo

em minutos

Importação cenário C4-R1-P2

Tabela 5.2 – Resultados para o cenário de Importação C4-R1-P2


(min) =4118,18












Unidade de tempo

em minutos




(min) =4745,04












Unidade de tempo

em minutos




95





(min) =2931,68












Unidade de tempo

em minutos


Tabela 5.5 –Resultados para o cenário de Importação C6-R2-P2


(min) =4744,15












Unidade de tempo

em minutos




(min) =2464,27












Unidade de tempo

em minutos




96





(min) =4744,15












Unidade de tempo

em minutos




(min) =2383,86












Unidade de tempo

em minutos




(min) =4744,15












Unidade de tempo

em minutos




97


5.4.2 – RESULTADOS DOS CENÁRIOS DE EXPORTAÇÃO

Para a análise dos cenários de exportação, também foram calculadas as médias

para os valores obtidos como resultados das replicações de cada cenário proposto,

procurando obter com a média um valor mais representativo da realidade.




(min)=2371,31












Unidade de tempo

em minutos




(min) =3714,97



Tempos de espera para operar no Portainer Min 0,4797 0,0000 2,7909

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min - - -





Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd 0,3874 0,0000 3,0000

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd - - -


Unidade de tempo

em minutos

Exportação cenário C4-R1-P2

Tabela 5.12 – Resultados para o cenário de Exportação C4-R1-P2


(min) =3430,46












Unidade de tempo

em minutos


Tabela 5.13 –Resultados para o cenário de Exportação C4-R2-P2


98






(min) =3550,05












Unidade de tempo

em minutos



(min) =3374,87











Tempo médio total de operação de por Contêiner Min 1,1250 - -

Unidade de tempo

em minutos




(min) =3535,12












Unidade de tempo

em minutos


Tabela 5.16 –Resultados para o cenário de Exportação C8-R1-P2


99


(min) =3373,01












Unidade de tempo

em minutos






(min) =3535,41












Unidade de tempo

em minutos



(min) =3368,90












Unidade de tempo

em minutos






100



5.5 – ANÁLISE DOS CENÁRIOS

O estudo se destina a procurar sobretudo uma maior e melhor forma de

movimentação no terminal com o menor custo de operação possível, portanto, apesar de

se ter dados coletados de oito itens de controle analisados, apenas utilizou-se para o

cálculo das prioridades, o tempo total de operação por contêiner para cada cenário, a

taxa de ocupação do portainer, a taxa de ocupação do reach stacker e a taxa de

ocupação das carretas, pois são estes os fatores que determinam um rápido atendimento

e uma maior movimentação do terminal.


(min) =3533,74












Unidade de tempo

em minutos



(min) =3372,14












Unidade de tempo

em minutos





101

Para realização da análise dos cenários simulados das operações de

exportação e importação do terminal, foi gerada uma classificação de prioridades,

visando uma ordenação dos melhores cenários para os processos.

Esta classificação de prioridades foi baseada nas variáveis de controle do

modelo, identificando a colocação obtida pelo cenário em relação à variável de controle

analisada, para ordenação de suas colocações. Posteriormente, é realizado a somatória

destas colocações e defini-se o melhor cenário simulado.

O cenário que na somatória atingir o menor número, é o cenário simulado que

ficou melhor colocado na maioria das variáveis, ou no conjunto delas, sendo

considerado o cenário simulado de operação.

Cabe ressaltar que:

•••• Para a exportação: como as entidades geradas partiram do Reach Stacker,

não foi computado na medição o tempo de espera e o número de

elementos na fila do Reach Stacker.

•••• Para a importação: como as entidades geradas partiram do Portainer, não

foi computado na medição o tempo de espera e o número de elementos na

fila do Portainer.

As tabelas a seguir apresentam as classificações dos cenários de importação

em relação às suas variáveis de controle.

5.5.1 – CLASSIFICAÇÕES DOS CENÁRIOS DE IMPORTAÇÃO

Simulaçõ es

Cenário s pro po sto s UND M édia M ínim o M áximo Classif icação

Impo rtação cenário C4-R1-P 2 M in 0,3711 0,0000 3,6802 6






Im po rtação cenário C10-R1-P 2 M in 0,0000 0,0000 0,0000 1




Tem po s de espera pela o peração da Carreta

Unidade de tem po em minuto s

Tabela 5.22 – Tempos de espera pela operação da carreta – Cen. Imp.


102

Simulaçõ es

Cenário s pro po sto s UND M édia M ínim o M áximo Classif icação











Tempo s de espera para o perar no Reach Stacker


Tabela 5.23 – Tempos de espera pela op. no reach stacker – Cen. Imp.

Simulações

Cenários propostos UND Média Mínimo Máximo Classificação

Importação cenário C4-R1-P2 % 87,16% - - 3










Taxa de utilização da Carreta

Taxa de ocupação

Tabela 5.24 – Taxa de utilização da carreta – Cen. Imp.

Simulações












Taxa de utilização do Reach Stacker

Taxa de ocupação

Tabela 5.25 – Taxa de utilização do reach stacker – Cen. Imp.


103

Simulações












Taxa de utilização do Portainer

Taxa de ocupação

Tabela 5.26 – Taxa de utilização do Portainer – Cen. Imp.

Simulações


Importação cenário C4-R1-P2 Qtd 0,2305 0,0000 2,0000 5










Nº de Conteineres esperando na fila da Carreta

Unidade de tempo em quantidades

Tabela 5.27 – Nº de contêineres esperando na fila da carreta – Cen. Imp.

Simulações












Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker


Tabela 5.28 – Nº de contêineres esperando na fila da reach stacker – Cen. Imp.


104

Sim ulaçõ es

Cenário s pro po sto s UND M édia M ínim o M áximo Class if icação

Expo rtação cenário C 4-R1-P 2 M in 0,0837 0,0000 2,0774 5

Expo rtação cenário C4-R2-P 2 M in 1,1288 0,0000 4,2297 10









Unidade de tem po em m inuto s

Tem po s de espera pela o peração da Carreta

Tabela 5.31 – Tempos de espera pela operação da carreta – Cen. Exp.

As tabelas a seguir apresentam as classificações dos cenários de exportação

em relação as suas variáveis de controle.

5.5.2 – CLASSIFICAÇÕES DOS CENÁRIOS DE EXPORTAÇÃO

Simulações


Importação cenário C4-R1-P2 Min 1,6103 - - 10










Tempo médio total de operação por Contêiner

Unidade de tempo em minutos

Tabela 5.29 – Tempo médio total de operação por contêiner – Cen. Imp.

Simulações

Cenários propostos UNDSoma das

prioridadesClassificação

Importação cenário C4-R1-P2 Min 22 6










Análise de prioridades dos cenários para operação de Importação

Unidade de tempo em minutos

Tabela 5.30 – Análise de prioridades – Cen. Imp.


105

Sim ulaçõ es












Tem po s de espera para o perar no P o rtainer


Tabela 5.32 – Tempos de espera pela operação no Portainer – Cen. Exp.

Sim ulaçõ es


Expo rtação cenário C 4-R1-P 2 % 82,08% - - 6

Expo rtação cenário C4-R2-P 2 % 98,96% - - 1









Taxa de ut ilização da Carreta

Taxa de o cupação

Tabela 5.33 – Taxa de utilização da carreta – Cen. Exp.

Sim ulaçõ es












Taxa de ut ilização do Reach Stacker

Taxa de o cupação

Tabela 5.34 – Taxa de utilização do reach stacker – Cen. Exp.


106

Sim ulaçõ es












Taxa de ut ilização do P o rtainer

Taxa de o cupação

Tabela 5.35 – Taxa de utilização do Portainer – Cen. Exp.

Sim ulaçõ es


Expo rtação cenário C 4-R1-P 2 Qtd 0,0676 0,0000 1,0000 5

Expo rtação cenário C4-R2-P 2 Qtd 0,9872 0,0000 2,0000 10









Nº de Co nteineres esperando na f ila da Carreta


Tabela 5.36 – Nº de contêineres esperando na fila da carreta – Cen. Exp.

Sim ulaçõ es












Nº de Co nteineres esperando na f ila do P o rtainer


Tabela 5.37 – Nº de contêineres esperando na fila do Portainer – Cen. Exp.


107

5.6 - OTIMIZAÇÃO DOS RESULTADOS

Visando a otimização dos resultados obtidos, foi utilizado o programa

OPTQUEST, que trabalha em apoio ao ambiente de modelagem ARENA.

No OPTQUEST é possível definir quais recursos podem ser variados

seguindo critérios de análises, definir restrições aos resultados esperados, definir uma

função objetiva para otimização e definir as formas de cálculo para que se consiga a

precisão esperada.

Os passos da utilização do OPTQUEST para a otimização dos modelos

propostos para a importação e exportação, no Terminal de Vila Velha, são apresentados

nos subitens a seguir.

Sim ulaçõ es


Expo rtação cenário C 4-R1-P 2 M in 1,2383 - - 10

Expo rtação cenário C4-R2-P 2 M in 1,1435 - - 5









Tempo médio to tal de o peração po r Co ntêiner


Tabela 5.38 – Tempo médio total de op. por contêiner – Cen. Exp.

Simulaçõ es

Cenário s pro po sto s UNDSo ma das

prio ridadesClassif icação

Expo rtação cenário C4-R1-P 2 M in 31 6











A nálise de prio ridades do s cenário s para o peração de Expo rtação

Tabela 5.39 – Análise de prioridades – Cen. Exp.


108

5.6.1 PASSOS DA OTIMIZAÇÃO NO OPTQUEST

Etapa 1 - Seleção dos recursos disponíveis para o sistema

Na etapa 1, o analista deve indicar quais as possíveis variações dos recursos

utilizados na simulação que serão controlados pelo OPTQUEST. Foram inseridas as

seguintes premissas para o cálculo da melhor combinação de recursos: 4 a 12 carretas, 1

a 2 reach stackers e 2 portaineres.

Para a importação, o modelo gerado apresenta um portainer efetivo e um

portainer normal. O normal representando a operação correta do processo e o efetivo

identificado para que se pudesse coletar os dados reais da taxa de utilização.

Já na exportação, o modelo gerado apresentou um reach stacker efetivo e um

normal, o normal representando a operação correta do processo e o efetivo identificado

para que se pudesse coletar os dados reais da taxa de utilização.

Figura 5.4 – Recursos da otimização para o cenário de importação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.5 – Recursos da otimização para o cenário de exportação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


109

Etapa 2 – Definição das verificações de consistência no sistema

Na segunda etapa, o analista deve definir as restrições adotadas na modelagem

do sistema real, referentes aos recursos utilizados na simulação, para que o programa

possa verificar estas restrições e condições de operacionalidade adequando as

combinações a estas condições.

Para o processo de importação, a restrição imposta foi que os portaineres

efetivo e normal tivessem a mesma quantidade de recursos e, no processo de

exportação, que os reach stackers também tivessem a mesma quantidade de recursos.

Etapa 3 – Seleção e identificação da função objetiva e de das restrições no

sistema modelado

Na terceira etapa, o analista deve definir qual a função objetiva que se procura

obter como resultado do sistema otimizado. A função objetiva verificará o sistema,

tentando atingir um número máximo ou mínimo para uma determinada variável

escolhida como explicado no capítulo3 nas páginas 54 e 55.

Figura 5.6 – Restrições dos recursos para os cenários de importação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.7 – Restrições dos recursos para os cenários de exportação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


110

Etapa 4 – Seleção do procedimento de cálculo do otimizador

Na quarta etapa, o analista deve indicar e selecionar os procedimentos a serem

utilizados para otimização do sistema. Para a importação e para a exportação os

procedimentos adotados foram os mesmos. Na primeira janela, foi indicada a

quantidade de simulações efetivadas com uma mesma combinação de equipamentos,

para, posteriormente, utilizar a média destes resultados como resultado para aquela

combinação de equipamentos. Poderia também ser determinado um tempo para o

processo de cálculo, ou determinado um horário para começar a simulação e um horário

para terminar.

Figura 5.8 – Seleção e identificação da função objetiva e outras condicionantes para os cenários de importação e exportação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.9 – Período de processamento do otimizador Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


111

Na segunda janela, foram indicados os números de replicações a serem efetuadas

para que se atinja a precisão requerida. Poderia também ser determinado uma variação

do numero de replicações entre um número mínimo e máximo para que se atinja um

percentual determinado de erro ou desvio.

Na terceira janela, foram indicados os tipos de algoritmos utilizados nas buscas

pelo cenário otimizado e, também, definida a precisão requerida na busca, como já

apresentado no 3º capítulo.

Na quarta e última janela, é informado o endereço de armazenagem do arquivo

de “log” gerado, o tipo de modelo que está sendo gerado e se a simulação será com ou

sem animação.

Figura 5.10 – Precisão do processamento no otimizador Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.11 – Algoritmo de processamento do otimizador Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


112

Depois de realizadas todas as etapas, para a realização da otimização, inicia-se o

procedimento de otimização das combinações de equipamentos para o sistema

modelado.

5.7 – ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DO OTIMIZADOR

Os resultados da simulação de importação e exportação são apresentados a

seguir, em um quadro que o programa apresenta após o cálculo das otimizações.

O otimizador também gera a possibilidade e facilidade de se analisar os cenários

propostos após a geração dos seus resultados, apresentando-os em ordem crescente de

otimização para que o analista possa verificar se realmente a solução encontrada é a que

melhor se adequou a sua realidade.

Figura 5.12 – Tela de resultados da simulação de importação do OPTQUEST Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.13 – Tela de resultados da simulação de exportação do OPTQUEST Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


113

Resultados das análises realizadas para o cenário de importação:

Resultados das análises realizadas para o cenário de exportação:

Como verificado na Figura 5.14 dos resultados para o modelo de importação,

a combinação que melhor se ajustou às características especificadas para a otimização

Figura 5.14 – Análise dos resultados da simulação de importação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST

Figura 5.15 – Análise dos resultados da simulação de exportação Fonte: Adaptado do Programa OPTQUEST


114

foi a de 2 Portaineres, 2 Reach Stackers e 12 Carretas. Porém, analisando os

resultados, verifica-se que a diferença encontrada entre a operação com 12 carretas e a

operação com 10 carretas é mínima. Sabendo que o decréscimo de 2 carretas

influenciaria no custo de operação, pode-se indicar como o cenário proposto o com 10

Carretas, 2 Portaineres e 2 Reach Stackers para a operação de importação no Terminal

de Vila Velha.

O mesmo foi verificado na Figura 5.15 dos resultados para o modelo de

exportação, onde a combinação que se ajustou às características especificadas para a

otimização foi a de 2 Portaineres, 2 Reach Stackers e 12 Carretas. Porém, analisando os

resultados, verifica-se que a diferença encontrada entre a operação com 12 carretas e

operação com 7 Carretas é mínima. Sabendo que a economia na operação de 5 Carretas

reduziria muito no custo de operação, pode-se propor o cenário de 7 Carretas, 2

Portaineres e 2 Reach Stackers para a operação de exportação do Terminal de Vila

Velha.

Em comparação com a situação atual do terminal de operar com o mesmo

cenário de 2Portainers e para 2Reach Stackers para 8carretas, no fluxo de importação e

no fluxo de exportação. Verifica-se a economia de 3,5% na produtividade para o fluxo

de importação operando no cenário de 2Portainers e para 2Reach Stackers para

10carretas, o que geraria nas condições atuais um aumento de 4400 conteineres na

produtividade anual do Terminal de Vila Velha. E, na exportação operando com o

cenário de 2Portainers e para 2Reach Stackers para 6carretas geraria um ganho da

alocação das carretas extras da atividades de exportação para a de importação do

Terminal de Vila Velha.

5.8 – CONCLUSÃO

Neste capítulo, destinado à aplicação do modelo, foram apresentados os testes

de confiança realizados, a inserção das distribuições estatísticas nos modelos e as

análises dos modelos de importação e exportação do TVV, através do ARENA e do

otimizador OPTQUEST.


115

Foram, também, apresentados os cenários propostos para as análises, os itens

de controle efetivados nestes cenários e as considerações realizadas sobre a metodologia

para identificação dos cenários classificados por ordem de prioridade, seguindo o

critério de maximização das operações no terminal e procurando uma maior taxa efetiva

de utilização nos portaineres possível.

Por fim, foram apresentados os resultados obtidos com a simulação direta no

ARENA e os resultados da otimização gerada no OPTQUEST. No próximo capítulo

será apresentada a comparação dos seus resultados e proposto recomendações sobre a

metodologia empregada no trabalho.


116

6 – CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES

6.1 – CONCLUSÕES SOBRE OS RESULTADOS OBTIDOS

Devido aos constantes avanços e aumentos nos volumes de cargas

movimentados pelos terminais logísticos do País, fazem-se cada vez mais necessárias

pesquisas operacionais, como forma de buscar maiores produtividades e menores custos

para estes terminais,

Esta pesquisa foi realizada com a técnica de simulação de sistemas, que é uma

ferramenta da Pesquisa Operacional que permite a geração de cenários, a partir dos

quais pode-se orientar o processo de tomada de decisão, proceder às análises e

avaliações de sistemas e propor soluções para a melhoria de performance, podendo

todos estes procedimentos ter por conotação parâmetros técnicos e/ou econômicos.

Verificou-se, também, a importância dos Terminais Multimodais para

economia mundial e que estes, em decorrência da própria operação, são estruturas

dinâmicas que estão em permanente evolução, e, por isto, cada vez mais necessitados de

apoios administrativos e pesquisas operacionais, visando à melhora em suas atividades e

processos.

Como objetivo deste trabalho, foram analisados os fluxos de importação e

exportação de contêineres do Terminal de Vila Velha, que após detalhados e descritos,

foram modelados e simulados no ambiente ARENA e otimizados no OPTQUEST.

A simulação foi baseada em três etapas, sendo a primeira de criação do

modelo de simulação para os fluxos de importação e exportação do terminal, a segunda

de otimização do modelo pelo otimizador OPTQUEST, e a terceira de análise dos

resultados pela modelagem direta no ARENA e pelo uso do OPTQUEST, comparando e

concluindo sobre os resultados obtidos.

Com o estudo e a compreensão do funcionamento operacional do terminal de

contêineres, pode-se inferir algumas questões e respostas, quanto a melhor forma de


117

operação para os fluxos de importação e exportação de contêineres movimentados por

este terminal.

Para o modelo de importação, o resultado obtido, como simulado, foi a

operação de 2 Portainer para 2 Reach Stacker para 12 Carretas. Porém, o resultado do

cenário proposto a ser considerado para operação é o de 2 Portainer para 2 Reach

Stacker para 10 Carretas, pois observa-se na pesquisa que a diferença nos tempos de

operação destes cenários é mínima e, sabendo-se que o decréscimo de 2 Carretas

influenciaria no custo de operação, pode-se indicar o cenário com 10 Carretas como o

proposto para operação do fluxo se importação do Terminal de Vila Velha.

Em comparação com a situação atual de operação dos fluxos de importação

do terminal, observa-se que o padrão hoje utilizado é de operar com 2 Portainer para 2

Reach Stacker para 8 Carretas. Com a modificação da operação para o cenário de 2

Portainer para 2 Reach Stacker para 10 Carretas, o ganho de produtividade no tempo de

operação é de cerca de 3,5%. Como verificado na pesquisa, isto gera um acréscimo,

com base na movimentação de 130.000 contêineres realizada no ano de 2004 no

Terminal de Vila Velha, de cerca de 4400 contêineres ao ano.

O mesmo procedimento foi verificado para o modelo de exportação, onde os

resultados simulados encontrados apontaram o cenário de 2 Portainer para 2 Reach

Stacker para 8 Carretas como o cenário a ser realizado. Porém, como verificado no

resultado, a diferença de tempo encontrada entre a operação com 12 Carretas e operação

com 6 Carretas é mínima e, sabendo-se que a economia na operação de 2 carretas

reduziria muito no custo de operação, pode-se indicar a operação com 6 Carretas como

a proposta para a operação de exportação do Terminal de Vila Velha.

Em comparação com a situação atual de operação dos fluxos de exportação do

terminal, observa-se que o padrão hoje utilizado é de operar com 2 Portainer para 2

Reach Stacker para 8 Carretas. Com a modificação da operação para o cenário de 2

Portainer para 2 Reach Stacker para 6 Carretas, o ganho seria da alocação das carretas

extras da atividades de exportação para a de importação do Terminal de Vila Velha.


118

6.2 - CONSIDERAÇÕES E RECOMENDACÕES SOBRE A

METODOLOGIA PROPOSTA

Em sistemas complexos com diversas possibilidades de variações nos

recursos, a utilização do otimizador faz-se necessária e benéfica ao analista, pois lhe

possibilita identificar qual a melhor opção da combinação dos recursos procurada,

agilizando a análise do cenário em estudo e possibilitando o ajuste fino através do

ARENA para verificação das outras considerações operacionais do cenário em questão.

A metodologia apresentada mostra também como vantagem, a forma de

sistematização das etapas para a análise operacional envolvida no processo de

importação e exportação, facilitando assim a identificação das variáveis e criando uma

forma de análise dos equipamentos e arranjos apresentados no terminal.

Considera-se que os números de observações realizadas no terminal de Vila

Velha são suficientes para um estudo metodológico. Porém, acredita-se ser benéfico e

oportuno, para uma real aplicação das considerações encontradas na modelagem, a

coleta de um número maior de dados que inclua as diversas possibilidades operacionais

do terminal, visando uma maior representatividade das alternativas, como, por exemplo,

dados coletados de operações com o pátio cheio, com o pátio vazio, com turnos diurnos

e noturnos, entre outros fatores que influenciam na velocidade da operação. Contudo,

devido às características da população em estudo, o tamanho da amostra deve ser

calculado pela fórmula de populações infinitas (ALFERES, 2002).

Em novos estudos utilizando o modelo proposto, pode-se também encontrar

melhores condições operacionais e resultados para o terminal através do sistema de

controle proposto e de uma nova forma do layout do pátio e de utilização dos

equipamentos do terminal de Vila Velha.


119

7 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALFERES, Valentim Rodrigues, Núcleo de Investigação e Intervenção em Psicologia

Social da Faculdade de Psicologia e de Ciências da Educação da Universidade de

Coimbra http://www.fpce.uc.pt/nucleos/niips/spss_prc/inq_ic/form_ic_n.htm, 2002.

ANTAQ – AGÊNCIA NACIONAL DE TRANSPORTES AQUAVIÁRIOS.

Disponível: http://www.antaq.gov.br/, [capturado em 11 julho. 2004].

ARENA, Systems modeling corporation – Versão ARENA 4.0c, 1993

BALLOU, Ronald H. Logística Empresarial – Gerenciamento da Cadeia de

Suprimentos. 4ªEd.São Paulo, 2001

BESTFIT, Palisade corporation. – Version 2.0d, 1993

BUSTAMANTE, José de C. Capacidade dos modos de transporte. Apostila do curso

de Pós-Graduação em Transportes - Instituto Militar de Engenharia, 1999a.

BUSTAMANTE, José de C. Introdução aos transportes. Apostila - Instituto Militar

de Engenharia, 1999b.

CARVALHO, Adácio Carlos Pourchet de. Uma contribuição ao estudo do

desempenho de terminais de contêineres. Dissertação – Universidade Federal do

Rio de Janeiro, 2003.


120

COPPEAD. Centro de Estudos em Logística [on-line], Rio de Janeiro, Disponível:

http://www.coppead.ufrj.br/pesquisa/cel/new/index2.html, [capturado em 11 mar.

2003].

CRUZ, Marta Monteiro da Costa. Proposição de um sistema de utilização automática

racional da área de pré ou pós-estivagem de contêineres em terminais

especializados. Dissertação – Universidade Federal do Rio de Janeiro, 1993.

CRUZ, Marta Monteiro da Costa. Uma contribuição ao estudo da dinâmica de

sistemas de terminais especializados de conteinêres sob o enfoque sistêmico.

Tese – Instituto Militar de Engenharia, 1997.

DATZ, Danielle. Contribuição ao estudo dos custos operacionais em terminais

intermodais de conteinêres. Dissertação – Universidade Federal do Rio de Janeiro,

2004.

FERNANDES, Marcelo Gomes. Modelo econômico-operacional para análise e

dimensionamento de terminais de contêineres e veículos. Dissertação –

Universidade de São Paulo, 2001.

FERREIRA, Rogério. Apostila de Simulação. Apostila do curso de Especialização

Logística em Transportes, 2002.

FLEURY, Paulo Fernando. Gestão Estratégica do Transporte. CEL [on-line], Rio de

Janeiro, Disponível: http://www.coppead.ufrj.br/pesquisa/cel/new/fr-contain.htm,

[capturado em 25 Dez. 2003].

FREITAS, Paulo José de Filho. Introdução à Modelagem e Simulação de Sistemas

com aplicações em Arena. Ed. Visual Books, 2001.


121

GAVIRA, Muriel de Oliveira. Simulação Computacional como uma ferramenta de

aquisição de conhecimento. Dissertação – Universidade de São Paulo, 2003.

HILLIER, Frederick S., LIEBERMAN, Gerald J. Introdução a Pesquisa Operacional.

São Paulo: Ed. da Universidade de São Paulo, 1988..

KELTON, W. David, SADOWSKI, Randall P., SADOWSKI, Deborah A. Simulation

with Arena. New York: Ed. McGraw-Hill, 1998.

KIA, M., SHAYAN E., GHOTB F. Investigation of port capacity under a new

approach by computer simulation. Industrial Research Institute Swinburne,

Swinburne University of technology, Melbourne, Australia 2002.

LACERDA, Leonardo, RODRIGUES, Alexandre Medeiros. Aplicação da Técnica de

Simulação na Alocação de Containers. CEL [on-line], Rio de Janeiro, Disponível:

http://www.coppead.ufrj.br/pesquisa/cel/new/fr-contain.htm, [capturado em 11 mar.

2003].

LEGATO, Pasquale, MAZZA, M. Rina. Berth planning and resources optimisation

at a container terminal via discrete event simulation. Department of electronics,

The University of Calabria, Italy,2000.

MARQUES, José Mauro. Procedimento para análise de oportunidade de

investimento para aumentar a capacidade de movimentação em um terminal de

conteinêres. Dissertação – Instituto Militar de Engenharia, 1997.

MENEZES, Júlio. Curso de Modelagem. Apostila do curso de Especialização

Logística em Transportes, 2002.

MINISTÉRIO DOS TRANSPORTES. Disponível: http://www.transportes.gov.br/


122

OPTQUEST, Optmization tecnologies Inc. – Versão 4.0, 1998

PEREIRA, Gesiane Silveira. Adequabilidade e alocação de equipamentos em

terminais multimodais de conteinêres. Dissertação – Instituto Militar de

Engenharia, 2001.

PRADO, Darci Santos do. Teoria das Filas e da Simulação. Belo Horizonte: Ed.

Desenvolvimento Gerencial, 1999a.

PRADO, Darci Santos do. Usando o arena em simulação. Belo Horizonte: Ed.

Desenvolvimento Gerencial, 1999b.

PRESTON, Peter, KOZAN, Erhan. An approach to determine storage locations of

containers at seaport terminals. School of Mathematical Sciences, Queensland

University of technology, Brisbane, Australia,1999.

RIBEIRO, Sérgio Luiz Felizardo. Análise de alternativas para implantação de porto

concentrador de movimentação de contêineres utilizando metodologia

multicriterial. Dissertação – Instituto Militar de Engenharia, 2000.

RODRIGUES, Álvaro Bounous. A atuação, na movimentação de contêineres, do

operador portuário privado em Paranaguá no contexto da logística globalizada

“porta a porta”. Dissertação – Universidade Federal de Santa Catarina, 2001.

SALIBY, Eduardo. Repensando a Simulação, A Amostragem Descritiva, São Paulo:

Ed. Atlas, 1989.

SALIBY, Eduardo, NAZÄRIO, Paulo, LACERDA, Leonardo, LARA, Marcelo.

Modelo de simulação de operações portuárias. CEL. [on-line], Rio de Janeiro,

Disponível: http://www.coppead.ufrj.br/pesquisa/cel/new/fr-contain.htm, [capturado

em 25 Dez. 2003].


123

SHABAYEK, A. A., YEUNG, W. W. A Simulation model for the Kwai Chung

container terminals in Hong Kong. Department of Mechanical Engineering and

Management of Tecnology, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong

Kong, China, 2001.

SINAY, Maria Cristina Fogliatti de. Teoria de Filas. Apostila do curso de

Especialização Logística em Transportes, 2002.

VELASCO, Luciano Otávio Marques de, LIMA, Eriksom Teixeira, FLORES, Geraldo

Dirk, DELL`ARMI, Andréa Rodrigues. Logística e Contêineres no Brasil. Área de

projetos de infra-estrutura, Nº26, Maio de 1998.

YUN, Won Young, CHOI, Yong Seok. A Simulation model for container-terminal

operation analysis using an object-oriented approach. Department of industrial

Engineering, PunsanNational University, South Korea,1999.

124

ANEXO I

TABELA DOS DADOS COLETADOS EM CAMPO

Visando uma melhor representatividade dos dados coletados, as medições foram

realizadas em três navios operando nos turnos noturno, vespertino e matutino, em 3 dias

distintos.

Análise da operação de Importação

Operação: Descarregamento do navio com o Portainer

Operação Equipamento Tempo de Operação Dado Estatístico (minutos)

Desembarque Portainer 00:01:25 1,41667






































Tabela I.1 – Tempos de descarregamento com o portainer

125

Análise da operação de Exportação

Operação: Carregamento do navio com o Portainer


Embarque Portainer 00:02:54 2,90000






















Tabela I.2 – Tempos de carregamento com o portainer

ANEXO I



Operação: Carregamento da pilha para a carreta com a GEP


Embarque GEP 00:01:00 1,00000

Embarque GEP 00:01:30 1,50000

Embarque GEP 00:01:10 1,16667

Embarque GEP 00:00:45 0,75000

Embarque GEP 00:01:20 1,33333

Embarque GEP 00:01:03 1,05000

Embarque GEP 00:01:20 1,33333

Embarque GEP 00:01:00 1,00000

Embarque GEP 00:01:10 1,16667

Embarque GEP 00:01:15 1,25000

Embarque GEP 00:01:12 1,20000

Embarque GEP 00:01:00 1,00000

Embarque GEP 00:00:50 0,83333

Embarque GEP 00:00:58 0,96667

Embarque GEP 00:01:05 1,08333

Embarque GEP 00:01:10 1,16667

Embarque GEP 00:00:55 0,91667

Tabela I.3 – Tempos de carregamento com a GEP

126


Operação: Descarregamento da carreta para pilha com a GEP


Desembarque GEP 00:01:07 1,11667











































Tabela I.4 – Tempos de descarregamento com a GEP

ANEXO I


127


Operação: Movimentação do costado para área de estocagem - 1


Desembarque Carreta 00:03:18 3,30000


















Tabela I.5 – Tempos de movimentação da carreta do costado até a área 1









Desembarque Carreta 00:03 3,00000













Desembarque Carreta 00:03 3,00000


Tabela I.6 – Tempos de movimentação da carreta do costado até a área 2

ANEXO I


128













TabelaI.7 – Tempos de movimentação da carreta do costado até a área 3


Operação: Movimentação da área de estocagem - 1 para o costado


Embarque Carreta 00:01:35 1,58571


















Tabela I.8 – Tempos de movimentação da carreta da área 1 até o costado

ANEXO I


129

ANEXO I





























130

ANEXO I


Tabela I.11 – Tempos de movimentação de volta da exportação e de volta da importação


Operação: Movimentação de volta para importação e volta para exportação


Desembarque/Embarque Carreta 00:01:10 1,16667



































131

ANEXO II

TABELAS DE REPLICAÇÕES DAS SIMULACÕES DE IMPORTAÇÃO:

1ª Replicação 4831,64

Itens de Controle UND Média Mínimo MáximoNº de

Observações

Tempos de espera pela operação da Carreta Min 0,3546 0,0000 3,6173 3000Tempos de espera para operar no Portainer Min - - - 3000

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min 0,2406 0,0000 2,7115 3000Taxa de utilização da Carreta % 87,06% - - -

Taxa de utilização do Reach Stacker % 61,99% - - -Taxa de utilização do Portainer % 97,91% - - -

Nº de Conteineres esperando na fila da Carreta Qtd 0,2202 0,0000 2,0000 -Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd - - - -

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd 0,1494 0,0000 3,0000 -Tempo médio total de operação por Contêiner Min 1,6105 - - 3000



Observações

Tempos de espera pela operação da Carreta Min 0,3672 0,0000 3,6571 3000Tempos de espera para operar no Portainer Min - - - 3000

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min 0,2812 0,0000 3,4698 3000Taxa de utilização da Carreta % 86,74% - - -

Taxa de utilização do Reach Stacker % 62,44% - - -Taxa de utilização do Portainer % 97,86% - - -

Nº de Conteineres esperando na fila da Carreta Qtd 0,2268 0,0000 2,0000 -Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd - - - -

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd 0,1736 0,0000 3,0000 -Tempo médio total de operação por Contêiner Min 1,6192 - - 3000



ObservaçõesTempos de espera pela operação da Carreta Min 0,3915 0,0000 3,7662 3000

Tempos de espera para operar no Portainer Min - - - 3000

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min 0,2721 0,0000 2,6161 3000

Taxa de utilização da Carreta % 87,68% - - -

Taxa de utilização do Reach Stacker % 62,50% - - -

Taxa de utilização do Portainer % 97,91% - - -

Nº de Conteineres esperando na fila da Carreta Qtd 0,2445 0,0000 2,0000 -

Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd - - - -

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd 0,1699 0,0000 3,0000 -

Unidade de tempo em

minutos

Tempo total da operação

(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


132

ANEXO II




Observações

Tempos de espera pela operação da Carreta Min 1,1643 0,0000 4,4216 3000









Tempo médio total de operação por Contêiner Min 1,3769 - - 3000


























Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


133

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


134

ANEXO II


























Média das Replicações 2931,68













Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =



135

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutosTempo total da operação (min) =


Unidade de tempo em




Unidade de tempo em



136

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


137

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


138

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


139

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


140

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


141

ANEXO II

TABELAS DE REPLICAÇÕES DAS SIMULACÕES DE EXPORTAÇÃO:



Observações


Tempos de espera para operar no Portainer Min 0,4731 0,0000 3,0749 3000

Tempos de espera para operar no Reach Stacker Min - - - 3000





Nº de Conteineres esperando na fila do Portainer Qtd 0,3809 0,0000 3,0000 -

Nº de Conteineres esperando na fila do Reach Stacker Qtd - - - -



























Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


142

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


143

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


144

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


145

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


146

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos

Tempo total da operação (min)

=


Unidade de tempo em

minutos


=



Unidade de tempo em

minutos


=


147

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


=



Unidade de tempo em

minutos


=

Unidade de tempo em

minutos


=


148

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


149

ANEXO II




Observações




































Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =

Unidade de tempo em

minutos


(min) =


150

ANEXO II




Observações



































Unidade de tempo em

minutos


(min) =


Unidade de tempo em

minutos


(min) =



Unidade de tempo em

minutos


(min) =


151

ANEXO III

TABELA DE VALORES DE COMPARAÇÃO PARA Chi-quadrado e Kolmogorov-Smirnov

ν 0,995 0,990 0,975 0,950 0,900

1 7,88 6,63 5,02 3,84 2,71

2 10,60 9,21 7,38 5,99 4,61

3 12,84 11,34 9,35 7,81 6,25

4 14,96 13,28 11,14 9,49 7,78

5 16,70 15,10 12,80 11,10 9,20

6 18,50 16,80 14,40 12,60 10,60

7 20,30 18,50 16,00 14,10 12,00

8 22,00 20,10 17,50 15,50 13,40

9 23,60 21,70 19,00 16,90 14,70

10 25,20 23,20 20,50 18,30 16,00

11 26,80 24,70 21,90 19,70 17,30

12 28,30 26,20 23,30 21,00 18,50

13 29,80 27,70 24,70 22,40 19,80

14 31,30 29,10 26,10 23,70 21,10

15 32,80 30,60 27,50 25,00 22,30

16 34,30 32,00 28,80 26,30 23,50

17 35,70 33,40 30,20 27,60 24,80

18 37,20 34,80 21,50 28,90 26,00

19 38,60 36,20 32,90 31,10 27,20

20 40,00 37,60 34,20 31,40 28,40

21 41,40 38,90 35,50 32,70 29,60

22 42,80 40,30 36,80 33,90 30,80

23 44,20 41,60 38,10 35,20 32,00

24 45,60 43,00 39,40 36,40 33,20

25 46,90 44,30 40,60 37,70 34,40

26 48,30 45,60 41,90 38,90 35,60

27 49,60 47,00 43,20 40,10 36,70

28 51,00 48,30 44,50 41,30 37,90

29 52,30 49,60 45,70 42,60 39,10

30 53,70 50,90 47,00 43,80 40,30

40 66,80 63,70 59,30 55,80 51,80

50 79,50 76,20 71,40 67,50 63,20

60 92,00 88,40 83,30 79,10 74,40

70 104,20 100,40 95,00 90,50 85,50

80 116,30 112,30 106,60 101,90 96,60

90 128,30 124,10 118,10 113,10 107,60

100 140,20 135,80 129,60 124,30 118,50

Valores de χ^2 para ν graus de liberdade

N graus de

liberdade0,10 0,05 0,01

1 0,950 0,975 0,995

2 0,776 0,842 0,929

3 0,642 0,708 0,828

4 0,564 0,624 0,733

5 0,510 0,565 0,669

6 0,470 0,521 0,618

7 0,438 0,486 0,577

8 0,411 0,457 0,543

9 0,388 0,432 0,514

10 0,368 0,410 0,490

11 0,352 0,391 0,468

12 0,338 0,375 0,450

13 0,325 0,361 0,433

14 0,314 0,349 0,418

15 0,304 0,338 0,404

16 0,295 0,328 0,392

17 0,286 0,318 0,381

18 0,278 0,309 0,371

19 0,272 0,301 0,363

20 0,264 0,294 0,356

25 0,240 0,270 0,320

30 0,220 0,240 0,290

35 0,210 0,230 0,270

Valores Críticos de K-S


152

ANEXO IV

TABELA COM OS VALORES DE t PARA VERIFICAÇÃO DA CONFIABILIDADE ESTATÍSTICA

Valores de t para ν graus de liberdade

ν 0,995 0,990 0,975 0,950 0,900

1 63,66 31,82 12,71 6,31 3,08

2 9,92 6,96 4,30 2,92 1,89

3 5,84 4,54 3,18 2,35 1,64

4 4,60 3,75 2,78 2,13 1,53

5 4,03 3,36 2,57 2,02 1,48

6 3,71 3,14 2,45 1,94 1,44

7 3,50 3,00 2,36 1,90 1,42

8 3,36 2,90 2,31 1,86 1,40

9 3,25 2,82 2,26 1,83 1,38

10 3,17 2,76 2,23 1,81 1,37

11 3,11 2,72 2,20 1,80 1,36

12 3,06 2,68 2,18 1,78 1,36

13 3,01 2,65 2,16 1,77 1,35

14 2,98 2,62 2,14 1,76 1,34

15 2,95 2,60 2,13 1,75 1,34

16 2,92 2,58 2,12 1,75 1,34

17 2,90 2,57 2,11 1,74 1,33

18 2,88 2,55 2,10 1,73 1,33

19 2,86 2,54 2,09 1,73 1,33

20 2,84 2,53 2,09 1,72 1,32

21 2,83 2,52 2,08 1,72 1,32

22 2,82 2,51 2,07 1,72 1,32

23 2,81 2,50 2,07 1,71 1,32

24 2,80 2,49 2,06 1,71 1,32

25 2,79 2,48 2,06 1,71 1,32

26 2,78 2,48 2,06 1,71 1,32

27 2,77 2,47 2,06 1,70 1,31

28 2,76 2,47 2,05 1,70 1,31

29 2,76 2,46 2,04 1,70 1,31

30 2,75 2,46 2,04 1,70 1,31

40 2,70 2,42 2,02 1,68 1,30

60 2,66 2,39 2,00 1,67 1,30

120 2,62 2,36 1,98 1,66 1,29

>120 2,58 2,33 1,96 1,65 1,28

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estudo operacional do terminal de contêineres de vila...

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